[发明专利]一种直播间动态封面生成方法及装置在审
申请号: | 202210933437.5 | 申请日: | 2022-08-04 |
公开(公告)号: | CN115065855A | 公开(公告)日: | 2022-09-16 |
发明(设计)人: | 康凯;朱基锋;周辉 | 申请(专利权)人: | 广州市千钧网络科技有限公司 |
主分类号: | H04N21/431 | 分类号: | H04N21/431;H04N21/2187;G06T7/00;G06T7/90;G06V40/20;G06V40/16;G06V10/764;G06V10/82;G06N5/00 |
代理公司: | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人: | 马小青 |
地址: | 510000 广东省广州市*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 直播 动态 封面 生成 方法 装置 | ||
1.一种直播间动态封面生成方法,其特征在于,包括:
获取多个第一图片,所述第一图片为直播过程中截取的图片;
过滤所述多个第一图片中亮度,和/或,清晰度小于第一阈值的低帧图片;
从过滤后的多个第一图片中确定静止度小于静止度阈值的多个第二图片,所述静止度用于表示图片中人物的静止程度;
根据所述多个第二图片,生成直播间动态封面。
2.根据权利要求1中所述的方法,其特征在于,从过滤后的多个第一图片中确定静止度小于静止度阈值的多个第二图片,包括:
将过滤后的多个第一图片按照图片中人物动作特征分类,获得多个第一图片集合;
从每个所述第一图片集合中确定预设数量的所述静止度小于静止度阈值的多个第二图片。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述从过滤后的多个第一图片中确定静止度小于静止度阈值的多个第二图片之后,所述方法还包括:
将所述多个第二图片输入预设训练模型进行评分,获得多个评分结果;
从所述多个第二图片中确定评分结果大于分数阈值的至少一个第三图片;
根据所述至少一个第三图片,生成动态封面。
4.根据权利要求3中所述的方法,其特征在于,所述训练模型通过以下方式获得:
对所述多个第二图片构建特征向量,所述特征向量包括:人脸特征、图片颜色特征、基础质量特征;
将构建特征向量之后的第二图片输入基础神经网络模型进行训练,获得训练模型。
5.根据权利要求1中所述的方法,其特征在于,所述根据所述多个第二图片,生成动态封面,包括:
将所述多个第二图片,合成为动态图片;
将所述动态图片确定为直播间动态封面。
6.一种直播间动态封面生成装置,其特征在于,包括:
第一获取单元,用于获取多个第一图片,所述第一图片为直播过程中截取的图片;
第一过滤单元,用于过滤所述多个第一图片中亮度,和/或,清晰度小于第一阈值的低帧图片;
第一确定单元,用于从过滤后的多个第一图片中确定静止度小于静止度阈值的多个第二图片,所述静止度用于表示图片中人物的静止程度;
第一生成单元,用于根据所述多个第二图片,生成直播间动态封面。
7.根据权利要求6中所述的装置,其特征在于,所述第一确定单元具体用于:
将过滤后的多个第一图片按照图片中人物动作特征分类,获得多个第一图片集合;
从每个所述第一图片集合中确定预设数量的静止度小于静止度阈值的多个第二图片。
8.根据权利要求6中所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
评分单元,用于将所述多个第二图片输入预设训练模型进行评分,获得多个评分结果;
第二确定单元,用于从所述多个第二图片中确定评分结果大于分数阈值的至少一个第三图片;
第二生成单元,用于根据所述至少一个第三图片,生成动态封面。
9.根据权利要求8中所述的装置,其特征在于,所述训练模型通过以下方式获得:
对所述多个第二图片构建特征向量,所述特征向量包括:人脸特征、图片颜色特征、基础质量特征;
将构建特征向量之后的第二图片输入基础神经网络模型进行训练,获得训练模型。
10.根据权利要求6中所述的装置,其特征在于,第一生成单元具体用于:
将所述多个第二图片,合成为动态图片;
将所述动态图片确定为直播间动态封面。
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