视频剪辑装置及方法与流程

本发明涉及视频剪辑领域，特别是涉及视频剪辑装置及方法。

背景技术：

目前的视频剪辑工程大多依赖大量的人工操作，虽然已经有部分软件初步实现了自动剪辑的功能，但其只可以剪辑长度约在10秒左右的短视频，而且剪辑效果也是简单的要素叠加，模式化严重，效果单一，只适用于大众娱乐，无法剪辑出较长、内容较为丰富的视频。

技术实现要素：

本发明主要提供一种视频剪辑装置及方法，旨在解决目前的视频剪辑技术无法实现自动剪辑长视频的问题。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：提供一种视频剪辑装置，包括：

场景选择模块，用于预设目标场景，提取所述目标场景的剪辑逻辑和所述目标场景的素材片段特征属性；

特征数据存储模块，与所述场景选择模块连接，根据所述预设目标场景设置分类特征表达式，以建立所述素材片段的分类标准；

素材分类模块，与所述特征数据存储模块连接，根据所述分类特征表达式和所述素材片段的特征属性对所述素材片段进行标记和分类；

素材存储模块，与所述素材分类模块连接，用于输入待编辑素材使其形成多个所述素材片段，并分类存储已进行过分类标记的所述素材片段；

素材选取模块，与所述素材存储模块连接，用于调取符合所述预设目标场景的素材片段，形成预选素材片段；

剪辑模块，与场景选择模块和所述素材选取模块连接，调取所述剪辑逻辑和所述预选素材片段，将所述预选素材片段进行剪辑，形成剪辑视频。

为解决上述技术问题，本发明采用的另一种技术方案是：提供一种视频剪辑方法，所述方法包括：

预设目标场景，提取所述目标场景的剪辑逻辑和所述目标场景的素材片段特征属性；

设置分类特征表达式，以建立所述素材片段的分类标准；

输入待编辑素材使其形成多个所述素材片段；

根据所述分类特征表达式和所述素材片段的特征属性对所述素材片段进行标记和分类；

分类存储进行过分类标记的所述素材片段；

筛选符合所述预设目标场景的素材片段，形成预选素材片段；

按照所述剪辑逻辑，将所述预选素材片段进行剪辑，形成剪辑视频。

本发明的有益效果是：通过设置场景选择模块、特征数据存储模块、素材分类模块、素材存储模块、素材选取模块、剪辑模块，分析预设目标场景的剪辑逻辑，设置素材片段的分类特征表达式，对未编辑的原始素材进行自动分类自动剪辑，大大降低了人工操作的工作量，达到了快速、准确、剪辑效果可预期的目的，是将影视制作人工智能化的基础。

附图说明

图1是本发明视频剪辑装置的结构示意图；

图2是本发明视频剪辑方法的流程示意图。

具体实施方式

请参阅图1，是本发明视频剪辑装置的结构示意图。如图1所示，视频剪辑装置1包括：场景选择模块11，特征数据存储模块12，素材分类模块13，素材存储模块14，素材选取模块15，剪辑模块16。

其中，场景选择模块11，用于预设目标场景，分析并提取目标场景的剪辑逻辑和目标场景的素材片段特征属性；特征数据存储模块12，与场景选择模块11连接，设置分类特征表达式，以建立素材片段的分类标准；素材分类模块13，与特征数据存储模块12连接，根据分类特征表达式和素材片段的特征属性对素材片段进行分类；素材存储模块14，与素材分类模块13连接，用于输入待编辑素材使其形成多个素材片段，并分类存储进行过分类和标记的所述素材片段；素材选取模块15，与素材存储模块14连接，用于调取符合所述预设目标场景的素材片段，形成预选素材片段；剪辑模块16，与场景选择模块11和所述素材选取模块15连接按照剪辑逻辑，将预选素材片段进行自剪辑，形成剪辑视频。

具体的，场景选择模块11预先设置了预设目标场景，例如导入现有视频范本，或者人工剪辑出视频范本，并对预设目标场景的视频效果进行解析，分析并提取预设目标场景的视频工程结构，将该工程结构的编辑指令数据化，得出一组逻辑排列的数据指令集，也就是剪辑逻辑，例如影片中的视频、图片、音轨等排列组合方式、以及将这些素材粘合在一起的编辑指令：如视频片段的加速、减速指令、倒转指令、素材切换及转场指令(淡入淡出、叠化等)等等。

在得到预设目标场景的剪辑逻辑后将该剪辑逻辑存储在特征属性存储模块12中，并且对应该预设目标场景，由特征属性存储模块12，存储合适的特征属性和分类特征表达式，以对新素材进行素材片段的分类标记。

素材分类模块13，根据特征属性存储模块12存储的分类特征表达式，结合素材片段的特征属性对素材片段进行分类，具体为，根据每个素材片段的自身属性，例如图像、声音、视频、文字等特征，将每个素材片段进行分类；根据分类特征表达式的不同，同一素材片段可能会被编入不同的分组中，例如某一素材片段符合分类标准a对图像的分类要求，又符合分类标准b对声音的分类要求，或者符合分类标准c对影音的分类要求，因此可能会被编入不同的分组。

以上步骤均为本发明剪辑装置1做的准备工作阶段。如果要开始一个视频的剪辑，则首先就要导入待编辑的原始素材到素材存储模块14，例如导入一段视频、若干图片、背景音乐等等，再选择想要的目标场景，那么与该目标场景匹配的剪辑逻辑会指示素材分类模块13调取已经建立好的分类特征表达式，在将该原始素材进行素材片段化的处理后，也就是将一个整体素材或多个不同类型的素材整理成若干个素材片段后，根据调取的分类特征表达式，将所有的素材片段进行分类、标记、存储，以供后期剪辑随时调用。

按照预设目标场景的素材片段的特征属性，素材选取模块14则会根据需求对所有的素材片段进行筛选，将特征属性符合该预设目标场景的素材片段调取出来形成预选素材片段，再经由剪辑模块16，根据预设目标场景的剪辑逻辑将已经调取的预选素材片段剪辑成剪辑视频输出。

在整个使用过程中，如果对剪辑视频的效果不满意，也可以通过手动校准模块17对视频进行剪辑调整，包括素材片段的选择、剪辑效果微调等等，在剪辑完成前或完成后也均可以进行调整。手动校准模块17与素材选取模块15和剪辑模块16相连。

本实施例中，剪辑逻辑为一级特征表达式，一级特征表达式由多个二级特征表达式按照一定的逻辑组合而成，二级特征表达式为分类特征表达式。简单来说，二级特征表达式是简单特征表达式，而一级特征表达式则是由许多简单特征表达式按照复杂逻辑组合的复杂特征表达式。以上所有的复杂特征表达式和简单特征表达式均采用人工智能技术－神经网络算法来完成，剪辑装置1可为一个剪辑视频的智能机器人，由智能机器人深度学习神经网络算法，反复训练调整，直到神经网络的权重学习达到较高的预测精度(准确率大于95％)，能够识别视频样片的剪辑逻辑、识别素材片段的特征属性并为素材片段进行标记的目的。

本实施例中，剪辑装置1还包括网络模块18，与剪辑模块16相连，通过网络模块18将原始素材、素材片段、特征数据、目标场景、剪辑视频传输至服务器2，也可以通过服务器升级和更新特征数据存储模块12、场景选择模块11等等。

本实施例中，特征属性包括声音特征、图像特征、视频特征、时间特征；图像特征包括画面比特征、景深特征、颜色特征、要素特征；声音特征包括频率特征、振幅特征、波形特征。特征属性存储模块可识别声音的类型(古典、流行、民族、纯音乐、人声、动物声、自然界的各种声音)、声音的高低尖沉、声音的节奏等等，还可以识别视频的播放速度(帧率)、视频中的人物景物、视频的类型(宣传片、电影电视片花、教育片、纪录片等等)，还可以识别图片或视频中的占画比(人物占整个画面的多少、人脸占整个画面的多少、人物众多时所有人物每个的占画比)、景别(人物或景物的特写、近景、中景、远景等等)、颜色(色系、色温、亮度、饱和度等)、要素特征(画面的主题是人物还是其他)等等。

本发明剪辑装置可以实现剪辑至少3分钟的长视频的功能，根据预设目标场景不同，可以剪辑宣传片、电影电视片花、教育片、各类纪念性视频、娱乐视频等等。

请参阅图2，是本发明视频剪辑方法的流程示意图。如图2所示，视频剪辑方法包括：

s1：预设目标场景，分析并提取目标场景的剪辑逻辑和目标场景的素材片段特征属性；

s2：设置分类特征表达式，以建立素材片段的分类标准；

s3：输入待编辑素材使其形成多个所述素材片段；

s4：根据分类特征表达式和素材片段的特征属性对素材片段进行自分类；

s5：分类存储已进行过分类标记的所述素材片段；

s6：调取符合预设目标场景的素材片段，形成预选素材片段；

s7：调取剪辑逻辑和预选素材片段，将预选素材片段进行剪辑，形成剪辑视频。

本实施例中，在剪辑视频形成前或形成后进行影音参数的手动调整。也可以利用网络传输原始素材、素材片段，更新特征数据库、更新目标场景，传输剪辑视频。

本实施例中，剪辑逻辑为一级特征表达式，一级特征表达式由多个二级特征表达式按照一定的逻辑组合而成，二级特征表达式为分类特征表达式。简单来说，二级特征表达式是简单特征表达式，而一级特征表达式则是由许多简单特征表达式按照复杂逻辑组合的复杂特征表达式。以上所有的复杂特征表达式和简单特征表达式均采用人工智能技术－神经网络算法来完成，剪辑装置1可为一个剪辑视频的智能机器人，由智能机器人深度学习神经网络算法，反复训练调整，直到神经网络的权重学习达到较高的预测精度(准确率大于95％)，能够识别视频样片的剪辑逻辑、识别素材片段的特征属性并为素材片段进行标记的目的。

本实施例中，还可以用网络传输原始素材、素材片段、特征数据库、目标场景、传输剪辑视频至服务器，也可以通过服务器升级和更新特征数据存储模块、场景选择模块等等。

本实施例中，特征属性包括声音特征、图像特征、视频特征、时间特征；图像特征包括画面比特征、景深特征、颜色特征、要素特征；声音特征包括频率特征、振幅特征、波形特征。特征属性存储模块可识别声音的类型(古典、流行、民族、纯音乐、人声、动物声、自然界的各种声音)、声音的高低尖沉、声音的节奏等等，还可以识别视频的播放速度(帧率)、视频中的人物景物、视频的类型(宣传片、电影电视片花、教育片、纪录片等等)，还可以识别图片或视频中的占画比(人物占整个画面的多少、人脸占整个画面的多少、人物众多时所有人物每个的占画比)、景别(人物或景物的特写、近景、中景、远景等等)、颜色(色系、色温、亮度、饱和度等)、要素特征(画面的主题是人物还是其他)等等。

本发明剪辑方法可以实现自动剪辑至少3分钟的长视频的功能，根据预设目标场景不同，可以剪辑宣传片、电影电视片花、教育片、各类纪念性视频、娱乐视频等等。

本发明视频剪辑装置及方法，通过设置场景选择模块、特征数据存储模块、素材分类模块、素材存储模块、素材选取模块、剪辑模块，分析预设目标场景的剪辑逻辑，设置素材片段的分类特征表达式，对未编辑的原始素材进行剪辑，大大降低了人工操作的工作量，达到了快速、准确、剪辑效果可预期的目的，是将影视制作人工智能化的基础。

以上仅为本发明的实施方式，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。