摘要
本发明涉及导播与画面合成方法技术领域,更具体地说,涉及全景直播系统的智能导播与画面合成方法,包括:获取全景摄像机拍摄的全景视频数据;获取用户反馈数据;基于所述全景视频数据,利用深度强化学习算法生成镜头选择策略;基于所述全景视频数据,利用目标检测与跟踪算法实时检测直播关键事件;根据所述镜头选择策略和所述直播关键事件,生成画面拍摄计划序列;基于所述画面拍摄计划序列,对所述全景视频数据进行智能剪辑与合成;输出合成后的直播视频;基于所述用户反馈数据,更新所述深度强化学习算法的参数,它实现了导播过程的全自动化,极大地提高了效率,通过深度强化学习算法,系统能够不断从直播经验中学习,逐步完善其决策能力。
技术关键词
全景视频数据
深度强化学习算法
全景直播系统
深度强化学习模型
画面
情绪识别模型
策略
全景摄像机
计划
运动轨迹预测
人体姿态估计
卷积神经网络模型
蒙特卡洛方法
序列
摄像机镜头
系统为您推荐了相关专利信息
移动节点
避障轨迹规划方法
深度强化学习模型
数据建立系统
无线传感器节点
微波雷达
机场管理系统
显控设备
光纤收发器
跑道
资源分配方法
深度确定性策略
深度强化学习算法
发射机
时延
信息化管理方法
贝叶斯网络模型
信息化管理系统
信念传播算法
构建网络拓扑结构