【技术实现步骤摘要】
本公开涉及信息，尤其涉及一种短视频生成方法、短视频生成装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
1、随着体育产业的快速发展，体育小镇作为一种新型的体育产业发展模式，受到了广泛关注。人们在体育小镇参观或比赛后，很可能希望保留自己精彩体育运动的短视频。然而，传统的短视频制作过程通常需要人工参与剪辑，这需要大量的人力、物力和财力投入，且制作周期较长，效率低下。
技术实现思路
1、有鉴于此，本公开实施例期望提供一种短视频生成方法、短视频生成装置、存储介质及电子设备。
2、本公开的技术方案是这样实现的：
3、第一方面，本公开提供一种短视频生成方法。
4、本公开实施例提供的短视频生成方法，包括：
5、获取目标对象进入电子围栏区域的视频切片；
6、基于视频分类模型，对所述视频切片中的每一帧图像进行所述目标对象的动作姿态识别及时间信息提取，得到所述每一帧图像的动作姿态特征及所述每一帧图像的时间信息，并基于所述动作姿态特征生成所述每一帧图像的特征图；其中所述每一帧图像的特征图包含有所述时间信息；
7、输入所述视频切片中的每一帧图像的特征图，至视频动作定位模型，进行动作节点划分，得到多个动作节点视频；其中，每个所述动作节点视频均包含有构成一个体育动作所对应的开始帧动作图像、结束帧动作图像及所述开始帧动作图像与所述结束帧动作图像之间的过程帧动作图像；
8、基于所述目标对象在各个所述动作节点视频中体育动作的展现效果，进行针对各
9、基于所述体育动作的展现效果最高的n个动作节点视频，生成目标短视频。
10、在一些实施例中，所述输入所述视频切片中的每一帧图像的特征图，至视频动作定位模型，进行动作节点划分，得到多个动作节点视频，包括：
11、输入所述视频切片中的每一帧图像的特征图及所述每一帧图像的时间信息，至视频动作定位模型，生成bm置信度图；其中，所述bm置信度图中包含有时序提名的置信度分数；其中，所述时序提名为一个开始边界和一个结束边界所构成的边界匹配对；
12、基于所述bm置信度图中包含的时序提名及所述时序提名的置信度分数，进行动作节点划分，得到多个动作节点视频。
13、在一些实施例中，所述基于所述bm置信度图中包含的时序提名及所述时序提名的置信度分数，进行动作节点划分，得到多个动作节点视频，包括：
14、确定置信度分数超过预定阈值的时序提名所包含的开始边界、结束边界，分别对应为一个体育动作所对应的开始帧动作图像、结束帧动作图像；
15、基于所有置信度分数超过预定阈值的时序提名，进行动作节点划分，得到多个动作节点视频。
16、在一些实施例中，所述基于所述动作姿态特征生成所述每一帧图像的特征图，包括：
17、在特征图中引入时间维度上的上下文交互，通过通道移动操作在当前特征图中包含前后两帧的通道信息，以使每一帧所述特征图具有所述时间信息。
18、在一些实施例中，所述目标对象在各个所述动作节点视频中体育动作的展现效果，至少包括以下指标中的至少一个：
19、所述目标对象的脸部信息的清晰度；
20、所述目标对象的脸部信息的完整度；
21、所述目标对象的体育动作的标准度；
22、所述基于所述目标对象在各个所述动作节点视频中体育动作的展现效果，进行针对各个所述动作节点视频的视频打分，包括：
23、基于所述目标对象在各个所述动作节点视频中脸部信息的清晰度、脸部信息的完整度及体育动作的标准度，进行针对各个所述动作节点视频的视频打分。
24、在一些实施例中，所述基于所述体育动作的展现效果最高的n个动作节点视频，生成目标短视频，包括：
25、获取用户对短视频的个性化定制需要；
26、根据所述用户对短视频的个性化定制需要，将所述体育动作的展现效果最高的n个动作节点视频，生成所述目标短视频；其中，所述目标短视频包含有所述用户对短视频的个性化定制需要的视频特征。
27、在一些实施例中，所述基于所述体育动作的展现效果最高的n个动作节点视频，生成目标短视频，包括：
28、获取所述n个动作节点视频中的目标对象的人脸特征；
29、基于所述人脸特征制作人脸标签；
30、基于所述体育动作的展现效果最高的n个动作节点视频，生成具有所述人脸标签的目标短视频；其中，所述人脸标签作为用户在视频库中提取所述短视频时的认证依据；所述视频库中存储有生成的多个短视频。
31、第二方面，本公开提供一种短视频生成装置，包括：
32、视频切片获取模块，用于获取目标对象进入电子围栏区域的视频切片；
33、特征提取模块，用于基于视频分类模型，对所述视频切片中的每一帧图像进行所述目标对象的动作姿态识别及时间信息提取，得到所述每一帧图像的动作姿态特征及所述每一帧图像的时间信息，并基于所述动作姿态特征生成所述每一帧图像的特征图；其中所述每一帧图像的特征图包含有所述时间信息；
34、动作节点划分模块，用于输入所述视频切片中的每一帧图像的特征图，至视频动作定位模型，进行动作节点划分，得到多个动作节点视频；其中，每个所述动作节点视频均包含有构成一个体育动作所对应的开始帧动作图像、结束帧动作图像及所述开始帧动作图像与所述结束帧动作图像之间的过程帧动作图像；
35、视频打分模块，用于基于所述目标对象在各个所述动作节点视频中体育动作的展现效果，进行针对各个所述动作节点视频的视频打分，以在多个所述动作节点视频中确定出体育动作的展现效果最高的n个动作节点视频；
36、短视频生成模块，用于基于所述体育动作的展现效果最高的n个动作节点视频，生成目标短视频。
37、第三方面，本公开提供一种计算机可读存储介质，其上存储有短视频生成程序，该短视频生成程序被处理器执行时，实现上述第一方面所述的短视频生成方法。
38、第四方面，本公开提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的短视频生成程序，所述处理器执行所述短视频生成程序时，实现上述第一方面所述的短视频生成方法。
39、根据本公开实施例的短视频生成方法包括获取目标对象进入电子围栏区域的视频切片；基于视频分类模型，对所述视频切片中的每一帧图像进行所述目标对象的动作姿态识别及时间信息提取，得到所述每一帧图像的动作姿态特征及所述每一帧图像的时间信息，并基于所述动作姿态特征生成所述每一帧图像的特征图；其中所述每一帧图像的特征图包含有所述时间信息；输入所述视频切片中的每一帧图像的特征图，至视频动作定位模型，进行动作节点划分，得到多个动作节点视频；其中，每个所述动作节点视频均包含有构成一个体育动作所对应的开始帧动作图像本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种短视频生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的短视频生成方法，其特征在于，所述输入所述视频切片中的每一帧图像的特征图，至视频动作定位模型，进行动作节点划分，得到多个动作节点视频，包括：
3.根据权利要求2所述的短视频生成方法，其特征在于，所述基于所述BM置信度图中包含的时序提名及所述时序提名的置信度分数，进行动作节点划分，得到多个动作节点视频，包括：
4.根据权利要求1所述的短视频生成方法，其特征在于，所述基于所述动作姿态特征生成所述每一帧图像的特征图，包括：
5.根据权利要求1所述的短视频生成方法，其特征在于，所述目标对象在各个所述动作节点视频中体育动作的展现效果，至少包括以下指标中的至少一个：
6.根据权利要求1所述的短视频生成方法，其特征在于，所述基于所述体育动作的展现效果最高的n个动作节点视频，生成目标短视频，包括：
7.根据权利要求1所述的短视频生成方法，其特征在于，所述基于所述体育动作的展现效果最高的n个动作节点视频，生成目标短视频，包括：
8.一种短视频生成装置
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有短视频生成程序，该短视频生成程序被处理器执行时，实现权利要求1-7中任一项所述的短视频生成方法。
10.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的短视频生成程序，所述处理器执行所述短视频生成程序时，实现权利要求1-7中任一项所述的短视频生成方法。
...【技术特征摘要】
1.一种短视频生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的短视频生成方法，其特征在于，所述输入所述视频切片中的每一帧图像的特征图，至视频动作定位模型，进行动作节点划分，得到多个动作节点视频，包括：
3.根据权利要求2所述的短视频生成方法，其特征在于，所述基于所述bm置信度图中包含的时序提名及所述时序提名的置信度分数，进行动作节点划分，得到多个动作节点视频，包括：
4.根据权利要求1所述的短视频生成方法，其特征在于，所述基于所述动作姿态特征生成所述每一帧图像的特征图，包括：
5.根据权利要求1所述的短视频生成方法，其特征在于，所述目标对象在各个所述动作节点视频中体育动作的展现效果，至少包括以下指标中的至少一个：
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【专利技术属性】
技术研发人员：崔涛，王利，张鹏洲，郭翊，王国夫，徐文浩，
申请(专利权)人：北京国际云转播科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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