[发明专利]赛事自动化报道方法、系统、服务器及存储介质

权利要求书

1.一种赛事自动化报道方法，其特征在于，包括：

获取赛事直播视频流；

利用关键事件检测模型获取赛事过程中关键事件的类型和发生时间；

利用事件主体识别引擎获取赛事过程中关键事件对应的事件主体；

基于所述关键事件的类型、发生时间和事件主体，生成新闻报道素材；

所述关键事件检测模型的形成方法包括：

定义关键事件的标签；

搜集该标签所定义的赛事视频片段数据；

利用搜集到的赛事视频片段数据进行机器学习训练，使得所述关键事件检测模型具备对关键事件视频的类型的分类能力；

所述关键事件检测模型的形成方法还包括：利用搜集到的赛事视频片段关键帧数据进行机器学习训练，使得所述关键事件检测模型具备对视频进行特征编码的能力和对关键事件视频的类型的分类能力；

将深度机器学习模型作为视频特征编码器，对赛事视频片段进行重新编码，得到新的视频特征序列；

基于所述新的视频特征序列，训练关键事件检测模型，使得所述关键事件检测模型具备对所述关键事件的开始时间和结束时间进行判断的能力。

2.根据权利要求1所述的赛事自动化报道方法，其特征在于，利用事件主体识别引擎获取赛事过程中关键事件对应的事件主体的具体方法包括：获取赛事直播视频流中的视频帧；对每一帧视频帧检测是否有主体并形成主体边框，对于主体边框内的主体进行识别；对于赛事过程中关键事件对应的事件主体进行识别。

3.根据权利要求1所述的赛事自动化报道方法，其特征在于：还包括：基于所述关键事件的类型和发生时间的判断，对赛事直播视频流剪辑成关键事件的视频集锦。

4.根据权利要求1所述的赛事自动化报道方法，其特征在于：还包括：基于所述新闻报道素材和新闻模板，自动形成报道新闻稿。

5.根据权利要求1所述的赛事自动化报道方法，其特征在于：还包括：基于所述新闻报道素材和机器学习获得的新闻报道模型，自动形成报道新闻稿。

6.一种赛事自动化报道系统，其特征在于，包括：视频获取模块，获取赛事直播视频流；视频分类模块，利用关键事件检测模型获取赛事过程中关键事件的类型和发生时间；主体判断模块，利用事件主体识别引擎获取赛事过程中关键事件对应的事件主体；素材生成模块，基于所述关键事件的类型、发生时间和事件主体，生成新闻报道素材；所述关键事件检测模型的形成方法包括：

定义关键事件的标签；

搜集该标签所定义的赛事视频片段数据；

利用搜集到的赛事视频片段数据进行机器学习训练，使得所述关键事件检测模型具备对关键事件视频的类型的分类能力；

所述关键事件检测模型的形成方法还包括：利用搜集到的赛事视频片段关键帧数据进行机器学习训练，使得所述关键事件检测模型具备对视频进行特征编码的能力和对关键事件视频的类型的分类能力；

将深度机器学习模型作为视频特征编码器，对赛事视频片段进行重新编码，得到新的视频特征序列；

基于所述新的视频特征序列，训练关键事件检测模型，使得所述关键事件检测模型具备对所述关键事件的开始时间和结束时间进行判断的能力。