一种基于拍摄行为特征的实时拍摄质量预警方法及系统与流程

本发明涉及计算机视觉与图像处理，尤其涉及一种基于拍摄行为特征的实时拍摄质量预警方法及系统。

背景技术：

1、在现有照片直播系统的架构下，拍摄、上传、云端处理与筛选展示的核心关注点在于照片生成之后的传输效率与自动化处理能力，例如，如何将相机中的照片快速同步至云端，如何在云端对存储中的照片进行智能筛选、分化与美化，照片的质量在按动快门的瞬间已经被固定，质量控制手段后置于成像之后，后续步骤只能对既有成品执行瑕疵识别和剔除，无法对照片的最终成像质量产生实质性改变。然而，拍摄过程中的质量决定因素集中体现为摄影师在取景、对焦、构图、曝光和按动快门的操作行为，以及对当前光线条件和主体状态的实时判断。现有技术无法在拍摄过程中向摄影师提供系统化的预警，摄影师无法量化感知摄像机的构图水平是否存在明显倾斜、对焦是否准确锁定主体、当前光照条件是否存在严重的逆光风险等一系列质量缺陷问题。

2、现有方法只能依赖摄影师个人的专业经验在拍摄现场实时调整判断，但在快速拍摄节奏和体力消耗的双重压力下，难以保障经验判断的准确性、稳定性和一致性，容易产生废片。当同一活动现场部署多个机位，多名摄影师协同工作时，不同摄影师的技术水平、机位角度和临场判断差异较大，质量控制后置的问题会在空间维度被进一步放大，针对拍摄的监控视角仍停留在单设备、单次上传的孤立照片层面，活动负责人无法在活动进行中实时掌握各机位的拍摄质量分布与异常趋势，缺乏实时机位状态质量的可视化呈现，无法定量化评估摄影师个人技术能力，且无法区分不同拍摄活动的维度侧重点，难以提前适配活动调度资源并实施针对性干预。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种能够在摄影师取景与拍摄过程中即时感知潜在质量风险的方案，结合多维评估、分级预警与纠正反馈闭环机制，将质量把控节点由成片阶段前移至拍摄行为阶段，同时对摄影师的纠正行为进行量化记录以形成可持续演进的行为画像，从而消除现有事后审片机制在实时性、可扩展性和行为量化方面的固有缺陷。

2、第一方面，本发明实施例提供了一种基于拍摄行为特征的实时拍摄质量预警方法，包括：

3、采集多源拍摄行为数据并识别活动类别，并以预览帧时间戳为时间基准，执行时间对齐与数据清洗，得到标准拍摄行为数据；所述多源拍摄行为数据为包含终端状态、取景环境及操作特征的多维度时序数据集；

4、将标准拍摄行为数据输入多维质量风险模型，得到各质量维度的归一化风险分数；所述多维质量风险模型为对拍摄画面的画面呈现维度和拍摄执行维度进行归一化风险评估的模型集合；

5、获取与活动类别对应的、存储有各质量维度的权重分配参数的活动模板，对所述归一化风险分数进行加权求和，得到综合风险分值；

6、基于预设预警阈值将综合风险分值映射为对应的预警区段，所述预警区段包括非预警区段、一级预警区段、二级预警区段及三级预警区段，且各级预警区段对应的风险严重程度依次递增；

7、当预设时间窗口内的连续帧数达到预设帧数阈值、且各帧画面的综合风险分值均被映射为同一预警区段时，触发预警信息；

8、计算预警触发时刻前后预设帧数内的标准拍摄行为数据在各拍摄行为维度上的差值作为行为变化量；若所述行为变化量超出预设变化阈值且排除设备自动调整，则识别为主动纠正动作，并计算所述主动纠正动作的质量度量指标；

9、将预警信息、主动纠正动作及质量度量指标关联存储为摄影师行为画像；在每次活动结束后，基于本场活动新增的所述摄影师行为画像执行增量更新，并在预设周期到达时对所述摄影师行为画像的存储数据执行批量重算。

10、第二方面，本发明实施例还提供了一种基于拍摄行为特征的实时拍摄质量预警系统，其特征在于，包括：

11、拍摄行为采集模块，用于采集多源拍摄行为数据并识别活动类别，并以预览帧时间戳为时间基准，执行时间对齐与数据清洗，得到标准拍摄行为数据；所述多源拍摄行为数据为包含终端状态、取景环境及操作特征的多维度时序数据集；

12、端侧风险识别模块，用于将标准拍摄行为数据输入多维质量风险模型，得到各质量维度的归一化风险分数；所述多维质量风险模型为对拍摄画面的画面呈现维度和拍摄执行维度进行归一化风险评估的模型集合；

13、连续帧预警触发模块，用于获取与活动类别对应的、存储有各质量维度的权重分配参数的活动模板，对所述归一化风险分数进行加权求和，得到综合风险分值；基于预设预警阈值将综合风险分值映射为对应的预警区段，所述预警区段包括非预警区段、一级预警区段、二级预警区段及三级预警区段，且各级预警区段对应的风险严重程度依次递增；当预设时间窗口内的连续帧数达到预设帧数阈值、且各帧画面的综合风险分值均被映射为同一预警区段时，触发预警信息；

14、行为画像更新模块，用于计算预警触发时刻前后预设帧数内的标准拍摄行为数据在各拍摄行为维度上的差值作为行为变化量；若所述行为变化量超出预设变化阈值且排除设备自动调整，则识别为主动纠正动作，并计算所述主动纠正动作的质量度量指标；将预警信息、主动纠正动作及质量度量指标关联存储为摄影师行为画像；在每次活动结束后，基于本场活动新增的所述摄影师行为画像执行增量更新，并在预设周期到达时对所述摄影师行为画像的存储数据执行批量重算。

15、本发明实施例的技术方案采集多源行为数据并识别活动类别，并以预览时间戳为时间基准，执行时间对齐与数据清洗，得到标准拍摄行为数据，可以消除数据采集过程中引入的噪声、离群值和时间不同步的问题；接着，将标准拍摄行为数据输入多维质量风险模型，即将质量风险识别从“事后人工检测”转变为“过程中自动计算”，使质量风险能够在拍摄进行的同时被量化感知；并获取活动模板，经过加权求和后得到综合风险分值，实现评估标准与活动交付要求的匹配，使质量评估具备场景自适应性；并通过连续帧确认机制有效避开了瞬时干扰引起的误报。

16、本发明实施例的技术方案计算预警触发时刻前后预设帧数内的标准拍摄行为数据在各拍摄行为维度上的差值作为行为变化量，将其超出预设变化阈值识别为主动纠正动作，自动检测摄影师是否执行了纠正动作，并通过排除设备自动调整以区分主动干预与被动响应，再将主动纠正动作转化为可度量的数据，从而实现对摄影师行为反馈的闭环追踪。本发明实施例还将预警信息、主动纠正动作及质量度量指标关联存储为结构化的摄影师行为画像；并通过实时增量更新与周期批量重算相结合的双轨维护策略，使摄影师行为画像既能在每场活动后即时更新以反映最新表现，又能通过周期性加权重算修正累积误差，使摄影师的能力趋势评估向近期表现倾斜，从而实现对摄影师能力的可量化追踪。

1.一种基于拍摄行为特征的实时拍摄质量预警方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集多源拍摄行为数据并识别活动类别，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以预览帧时间戳为时间基准，执行时间对齐与数据清洗，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取与活动类别对应的、存储有各质量维度的权重分配参数的活动模板，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当预设时间窗口内的连续帧数达到预设帧数阈值、且各帧画面的综合风险分值均被映射为同一预警区段时，触发预警信息，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多维质量风险模型包括基于画面呈现维度构建的构图风险模型、曝光风险模型、对焦风险模型、人物状态风险模型及遮挡风险模型；

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多维质量风险模型还包括基于拍摄执行维度构建的关键环节覆盖风险模型及设备异常风险模型；

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述主动纠正动作的质量度量指标，所述质量度量指标包括纠正响应时间、纠正有效率、质量改善度及纠正彻底度，包括：

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

10.一种基于拍摄行为特征的实时拍摄质量预警系统，其特征在于，包括：