【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于视频处理，具体涉及一种基于人工智能剪辑足球比赛的方法及系统。
技术介绍
1、足球是一项以脚为主，控制和支配球，两支球队按照一定规则在同一块长方形球场上互相进行进攻、防守对抗的体育运动项目。因足球运动对抗性强、战术多变、参与人数多等特点，故被称为“世界第一运动”。
2、随着互联网技术的发展，短视频已经成为当前最流行最火爆的产品之一。而生成短视频需要对原始素材进行切条摘要整合，这些步骤重度依赖于编辑人员的时间、人力，生成一条短视频需花费的时间通常需要几倍于原始素材的事件。体育是短视频的重要内容之一，而足球更是其中一大热门项目。短视频主打碎片化场景，人们往往只会观看精彩的片段；而足球比赛都是一个半小时起，如何寻找集锦是完整足球比赛转向短视频不可或缺的一步。传统足球集锦生成依靠人工方法，需要由专门人员具有相关的专业知识，并消耗大量时间精力寻找精彩镜头。传统方法效率低下且需要消耗大量资源，难以满足目前短视频剪辑需求。
技术实现思路
1、鉴于以上存在的问题，本专利技术提供一种基于人工智能剪辑足球比赛的方法及系统。
2、为解决上述技术问题，本专利技术采用如下的技术方案：
3、本专利技术一方面提供一种基于人工智能剪辑足球比赛的方法，包括以下步骤：
4、基于历史足球比赛视频数据，训练目标检测网络模型和时序语义网络模型；
5、输入待处理的足球比赛视频数据，基于训练得到的目标检测网络模型得到足球、球员、球门三类目标结果，基于时序语
6、一种可能的实施方式中，所述目标检测网络模型包括：
7、目标检测网络模型的输入为历史足球比赛视频数据中采样的单帧球赛图像，输出足球、球员、球门三类目标的空间坐标信息。
8、一种可能的实施方式中，训练时序语义网络模型包括：标定射门事件发生的帧序号，训练时序语义网络模型，时序语义网络模型输入为一段视频序列，输出为对应序列每一帧的事件得分，得分取值范围为0-1，所述得分表示对应序列帧存在射门事件的置信度。
9、一种可能的实施方式中，基于时序语义网络模型得到对应序列帧存在射门事件的置信度结果包括：以一定帧率对输入流进行采样并存入时域缓存序列，当时域缓存序列长度达到预设长度，或视频结束但时域缓存序列未达到预设长度，填充空白内容以使时域缓存序列长度达到预设长度，调用时序语义模块对缓存序列进行射门事件分析，分析完成后重置时域缓存序列。
10、一种可能的实施方式中，将足球、球员、球门三类目标结果以及对应序列帧存在射门事件的置信度结果送人融合处理模块进行处理包括：提取对应序列帧存在射门事件的置信度结果的最大值，若该最大值小于设定的事件置信度阈值，则认定该段时间内无射门事件，跳出后继续基于训练得到的目标检测网络模型得到足球、球员、球门三类目标结果以及基于时序语义网络模型得到对应序列帧存在射门事件的置信度结果；若该值大于事件置信度阈值，则继续将最大值所在序号计算得到实际的时间点，以实际的时间点向前推第一预设时间为事件起始时间，以实际的时间点向后推第二预设时间为事件结束时间；提取事件起始时间至事件结束时间时的足球、球员、球门三类目标结果，若事件期间检测到球门和事件期间足球轨迹应存在快速移动则认为射门事件成立；否则视为射门事件不成立。
11、本专利技术又一方面提供一种基于人工智能剪辑足球比赛的系统，包括目标检测模块、时序语义模块和融合处理模块；
12、所述目标检测模块用于基于历史足球比赛视频数据，训练目标检测网络模型；
13、所述时序语义网络模型，用于基于历史足球比赛视频数据，训练时序语义网络模型；
14、输入待处理的足球比赛视频数据，基于训练得到的目标检测网络模型得到足球、球员、球门三类目标结果，基于时序语义网络模型得到对应序列帧存在射门事件的置信度结果；将足球、球员、球门三类目标结果以及对应序列帧存在射门事件的置信度结果送入融合处理模块进行处理，若射门事件成立，输出射门事件片段起始时间与结束时间、事件标签、足球轨迹，并生成对应的视频文件。
15、一种可能的实施方式中，所述目标检测网络模型包括：
16、目标检测网络模型的输入为历史足球比赛视频数据中采样的单帧球赛图像，输出足球、球员、球门三类目标的空间坐标信息。
17、一种可能的实施方式中，训练时序语义网络模型包括：标定射门事件发生的帧序号，训练时序语义网络模型，时序语义网络模型输入为一段视频序列，输出为对应序列每一帧的事件得分，得分取值范围为0-1，所述得分表示对应序列帧存在射门事件的置信度。
18、一种可能的实施方式中，基于时序语义网络模型得到对应序列帧存在射门事件的置信度结果包括：以一定帧率对输入流进行采样并存入时域缓存序列，当时域缓存序列长度达到预设长度或或视频结束但时域缓存序列未达到预设长度，填充空白内容以使时域缓存序列长度达到预设长度，调用时序语义模块对缓存序列进行射门事件分析，分析完成后重置时域缓存序列。
19、一种可能的实施方式中，将足球、球员、球门三类目标结果以及对应序列帧存在射门事件的置信度结果送人融合处理模块进行处理包括：提取对应序列帧存在射门事件的置信度结果的最大值，若该最大值小于设定的事件置信度阈值，则认定该段时间内无射门事件，跳出后继续基于训练得到的目标检测网络模型得到足球、球员、球门三类目标结果以及基于时序语义网络模型得到对应序列帧存在射门事件的置信度结果；若该值大于事件置信度阈值，则继续将最大值所在序号计算得到实际的时间点，以实际的时间点向前推第一预设时间为事件起始时间，以实际的时间点向后推第二预设时间为事件结束时间；提取事件起始时间至事件结束时间时的足球、球员、球门三类目标结果，若事件期间检测到球门和事件期间足球轨迹应存在快速移动则认为射门事件成立；否则视为射门事件不成立
20、采用本专利技术具有如下的有益效果：通过目标检测处理空间信息，得到足球、球门、运动员的坐标；通过时序语义模块处理时间信息，得到事件发生时间点信息，再通过融合目标检测模块结果与时序语义模块结果，得到精彩片段与足球轨迹、事件分类信息，从而可自动分析足球比赛并输出射门集锦片段，解决了人工提取比赛集锦效率低的问题。
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1.一种基于人工智能剪辑足球比赛的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于人工智能剪辑足球比赛的方法，其特征在于，所述目标检测网络模型包括：
3.如权利要求1所述的基于人工智能剪辑足球比赛的方法，其特征在于，训练时序语义网络模型包括：标定射门事件发生的帧序号，训练时序语义网络模型，时序语义网络模型输入为一段视频序列，输出为对应序列每一帧的事件得分，得分取值范围为0-1，所述得分表示对应序列帧存在射门事件的置信度。
4.如权利要求1所述的基于人工智能剪辑足球比赛的方法，其特征在于，基于时序语义网络模型得到对应序列帧存在射门事件的置信度结果包括：以一定帧率对输入流进行采样并存入时域缓存序列，当时域缓存序列长度达到预设长度，或视频结束但时域缓存序列未达到预设长度，填充空白内容以使时域缓存序列长度达到预设长度，调用时序语义模块对缓存序列进行射门事件分析，分析完成后重置时域缓存序列。
5.如权利要求1所述的基于人工智能剪辑足球比赛的方法，其特征在于，将足球、球员、球门三类目标结果以及对应序列帧存在射门事件的置信度结果送人融
6.一种基于人工智能剪辑足球比赛的系统，其特征在于，包括目标检测模块、时序语义模块和融合处理模块；
7.如权利要求6所述的基于人工智能剪辑足球比赛的系统，其特征在于，所述目标检测网络模型包括：
8.如权利要求6所述的基于人工智能剪辑足球比赛的系统，其特征在于，训练时序语义网络模型包括：标定射门事件发生的帧序号，训练时序语义网络模型，时序语义网络模型输入为一段视频序列，输出为对应序列每一帧的事件得分，得分取值范围为0-1，所述得分表示对应序列帧存在射门事件的置信度。
9.如权利要求6所述的基于人工智能剪辑足球比赛的系统，其特征在于，基于时序语义网络模型得到对应序列帧存在射门事件的置信度结果包括：以一定帧率对输入流进行采样并存入时域缓存序列，当时域缓存序列长度达到预设长度或或视频结束但时域缓存序列未达到预设长度，填充空白内容以使时域缓存序列长度达到预设长度，调用时序语义模块对缓存序列进行射门事件分析，分析完成后重置时域缓存序列。
10.如权利要求6所述的基于人工智能剪辑足球比赛的系统，其特征在于，将足球、球员、球门三类目标结果以及对应序列帧存在射门事件的置信度结果送人融合处理模块进行处理包括：提取对应序列帧存在射门事件的置信度结果的最大值，若该最大值小于设定的事件置信度阈值，则认定该段时间内无射门事件，跳出后继续基于训练得到的目标检测网络模型得到足球、球员、球门三类目标结果以及基于时序语义网络模型得到对应序列帧存在射门事件的置信度结果；若该值大于事件置信度阈值，则继续将最大值所在序号计算得到实际的时间点，以实际的时间点向前推第一预设时间为事件起始时间，以实际的时间点向后推第二预设时间为事件结束时间；提取事件起始时间至事件结束时间时的足球、球员、球门三类目标结果，若事件期间检测到球门和事件期间足球轨迹应存在快速移动则认为射门事件成立；否则视为射门事件不成立。
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能剪辑足球比赛的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于人工智能剪辑足球比赛的方法，其特征在于，所述目标检测网络模型包括：
3.如权利要求1所述的基于人工智能剪辑足球比赛的方法，其特征在于，训练时序语义网络模型包括：标定射门事件发生的帧序号，训练时序语义网络模型，时序语义网络模型输入为一段视频序列，输出为对应序列每一帧的事件得分，得分取值范围为0-1，所述得分表示对应序列帧存在射门事件的置信度。
4.如权利要求1所述的基于人工智能剪辑足球比赛的方法，其特征在于，基于时序语义网络模型得到对应序列帧存在射门事件的置信度结果包括：以一定帧率对输入流进行采样并存入时域缓存序列，当时域缓存序列长度达到预设长度，或视频结束但时域缓存序列未达到预设长度，填充空白内容以使时域缓存序列长度达到预设长度，调用时序语义模块对缓存序列进行射门事件分析，分析完成后重置时域缓存序列。
5.如权利要求1所述的基于人工智能剪辑足球比赛的方法，其特征在于，将足球、球员、球门三类目标结果以及对应序列帧存在射门事件的置信度结果送人融合处理模块进行处理包括：提取对应序列帧存在射门事件的置信度结果的最大值，若该最大值小于设定的事件置信度阈值，则认定该段时间内无射门事件，跳出后继续基于训练得到的目标检测网络模型得到足球、球员、球门三类目标结果以及基于时序语义网络模型得到对应序列帧存在射门事件的置信度结果；若该值大于事件置信度阈值，则继续将最大值所在序号计算得到实际的时间点，以实际的时间点向前推第一预设时间为事件起始时间，以实际的时间点向后推第二预设时间为事件结束时间；提取事件起始时间至事件结束时间时的足球、球员、球门三类目标结果，若事件期间检测到球门和事件期间足球轨迹应存在快速移动则认为射门事件成立；否则视为射门事件不成立。
6.一种基...
【专利技术属性】
技术研发人员：柯仕诚，何旭峰，顾月薪，卿敏敏，田建国，
申请(专利权)人：杭州当虹科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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