视频的处理方法、装置、计算机存储介质及智能交互平板与流程

技术特征：
1.一种视频的处理方法，其特征在于，包括：获取待处理视频所包含的多个目标视频帧；基于特征提取模型提取所述多个目标视频帧的特征信息；基于所述特征信息从所述多个目标视频帧中抽取多个第一关键帧，并将所述多个第一关键帧进行融合得到所述待处理视频的静态摘要；以及基于所述特征信息从所述多个目标视频帧中抽取至少一个第二关键帧，并根据所述第二关键帧对所述待处理视频进行视频截取，得到所述待处理视频对应的动态摘要。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取待处理视频所包含的多个目标视频帧，包括：获取所述待处理视频所包括的全部视频帧；从所述全部视频帧中提取干扰帧，其中，所述干扰帧包括如下至少一项：单色帧、条色帧和模糊帧；从所述全部视频帧中剔除所述干扰帧，得到所述目标视频帧。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述特征信息从所述多个目标视频帧中抽取多个第一关键帧，并将所述多个第一关键帧进行融合得到所述待处理视频的静态摘要，包括：对所述特征信息进行聚类处理，得到多个簇和每个簇对应的质心视频帧；根据所述每个簇对应的质心视频帧，从所述多个目标视频帧中抽取多个第一关键帧；对所述每个簇的多个所述第一关键帧进行图形融合，得到所述簇对应的摘要视频帧；确定所述每个簇对应的摘要视频帧为所述待处理视频的静态摘要。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述每个簇对应的质心视频帧，从所述多个目标视频帧中抽取多个第一关键帧，包括：在所述每个簇中，获取其他视频帧的第一特征向量与所述质心视频帧的第二特征向量之间的第一相似度参数；确定所述每个簇中第一相似度参数较大的第一预设数量的其他视频帧为所述第一关键帧。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述特征信息从所述多个目标视频帧中抽取至少一个第二关键帧，并根据所述第二关键帧对所述待处理视频进行视频截取，得到所述待处理视频对应的动态摘要，包括：将所述多个目标视频帧按照生成时间排列，得到排列结果；获取所述排列结果中，相邻的目标视频帧的特征向量之间的第二相似度参数；确定较大的第二预设数量的第二相似度参数两端的目标视频帧为第二关键帧；基于所述第二关键帧分别向前和向后截取多个视频帧，得到所述待处理视频的动态摘要。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，基于所述第二关键帧分别向前和向后截取多个视频帧，得到所述待处理视频的动态摘要，包括：获取前向截止帧和后向截止帧，其中，所述前向截止帧为当前视频帧的特征向量与前一视频帧的特征向量的距离小于预设距离的视频帧，所述后向截止帧为当前视频帧的特征向量与后一视频帧的特征向量的距离小于所述预设距离的视频帧；
基于所述关键帧向前截取至所述前向截止帧，并向后截取至所述后向截止帧，得到所述待处理视频对应的动态摘要。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述待处理视频的关联信息，其中，所述关联信息用于表示所述待处理视频中时间与属性信息的关联关系；基于所述关联关系，确定所述待处理视频的标签，其中，所述标签用于表示所述待处理视频的属性信息。8.一种视频的处理装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取待处理视频所包含的多个目标视频帧；提取模块，用于基于特征提取模型提取所述多个目标视频帧的特征信息；第一抽取模块，用于基于所述特征信息从所述多个目标视频帧中抽取多个第一关键帧，并将所述多个第一关键帧进行融合得到所述待处理视频的静态摘要；以及第二抽取模块，用于基于所述特征信息从所述多个目标视频帧中抽取至少一个第二关键帧，并根据所述第二关键帧对所述待处理视频进行视频截取，得到所述待处理视频对应的动态摘要。9.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行如权利要求1至7中任意一项的方法步骤。10.一种智能交互平板，其特征在于，包括：处理器和存储器；其中，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序适于由所述处理器加载并执行如权利要求1至7中任意一项的方法步骤。

技术总结
本发明公开了一种视频的处理方法、装置、计算机存储介质及智能交互平板。其中，该方法包括：获取待处理视频所包含的多个目标视频帧；基于特征提取模型提取多个目标视频帧的特征信息；基于特征信息从多个目标视频帧中抽取多个第一关键帧，并将多个第一关键帧进行融合得到待处理视频的静态摘要；以及基于特征信息从多个目标视频帧中抽取至少一个第二关键帧，并根据第二关键帧对待处理视频进行视频截取，得到待处理视频对应的动态摘要。本发明解决了相关技术中通过人工从教学录播软件中获取教学视频摘要，导致效率低的技术问题。导致效率低的技术问题。导致效率低的技术问题。


技术研发人员：方建生
受保护的技术使用者：广州视源人工智能创新研究院有限公司
技术研发日：2021.07.21
技术公布日：2023/2/3