[发明专利]短视频提取方法、系统、设备及存储介质

权利要求书

1.一种短视频提取方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取原始视频，从所述原始视频中提取各帧图片；

将所述原始视频的每帧图片输入训练好的图片质量分模型，根据所述图片质量分模型的输出得到每帧图片的质量分；

根据每帧图片的质量分从所述原始视频的各帧图片中选择多张图片；

将选择的多张图片组合得到短视频。

2.根据权利要求1所述的短视频提取方法，其特征在于，根据所述图片质量分模型的输出得到每帧图片的质量分，包括如下步骤：

获取所述图片质量分模型输出的每帧图片落在各个质量分数段的概率；

对于每帧图片，将各个质量分数段的基准分值与对应于各个质量分数段的概率分别相乘后累加，得到每帧图片的质量分。

3.根据权利要求1所述的短视频提取方法，其特征在于，从所述原始视频的各帧图片中选择多张图片，包括如下步骤：

获取所述短视频所需的图片数量n；

从所述原始视频的各帧图片中选择n张连续的图片。

4.根据权利要求3所述的短视频提取方法，其特征在于，获取所述短视频所需的图片数量n，包括如下步骤：

获取原始视频每秒钟播放图片的数量FPS；

获取短视频的时长T和预设的视频倍速k，确定提取的图片数量为n＝FPS*T*k。

5.根据权利要求3所述的短视频提取方法，其特征在于，从所述原始视频的各帧图片中选择n张连续的图片，包括如下步骤：

依次计算所述原始视频中n张连续图片的质量分之和；

选择质量分之和最高的n张连续图片。

6.根据权利要求1所述的短视频提取方法，其特征在于，还包括采用如下步骤训练所述图片质量分模型：

获取AVA数据集，所述AVA数据集中每张图片标记有质量分；

将所述AVA数据集划分为训练集和验证集；

采用所述训练集和所述验证集训练所述图片质量分模型。

7.根据权利要求6所述的短视频提取方法，其特征在于，所述图片质量分模型为基于残差网络构建的模型，且采用EMD损失函数训练所述图片质量分模型。

8.一种短视频提取系统，用于实现权利要求1至7中任一项所述的短视频提取方法，其特征在于，所述系统包括：

图片提取模块，用于获取原始视频，从所述原始视频中提取各帧图片；

图片评分模块，用于将所述原始视频的每帧图片输入训练好的图片质量分模型，根据所述图片质量分模型的输出得到每帧图片的质量分；

图片选择模块，用于根据每帧图片的质量分从所述原始视频的各帧图片中选择多张连续的图片；

图片组合模块，用于将选择的多张连续的图片组合得到短视频。

9.一种短视频提取设备，其特征在于，包括：

处理器；

存储器，其中存储有所述处理器的可执行指令；

其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1至7中任一项所述的短视频提取方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，用于存储程序，其特征在于，所述程序被执行时实现权利要求1至7中任一项所述的短视频提取方法的步骤。