摘要
本发明公开了一种基于新闻镜头切换的逻辑评估方法及系统,涉及视频智能处理技术领域,包括,从原始新闻视频流中提取视频数据;检测视频中的镜头切换点,分析得到镜头切换规则;使用卷积神经网络提取镜头切换的图像特征,通过图神经网络建模得到时序依赖关系,融合得到切换特征;使用模糊C均值聚类算法对镜头切换逻辑进行评估,并计算镜头切换逻辑评分;根据所述镜头切换逻辑评分和所述切换特征,利用深度Q网络动态优化镜头切换策略。本发明所述方法通过引入深度学习和强化学习相结合的方法,能够根据用户的实时反馈动态调整镜头切换的策略,提高镜头切换的流畅度和内容连贯性。在镜头切换上实现灵活性、智能化和实时优化。
技术关键词
镜头
深度Q网络
时序依赖关系
时序特征
逻辑
卷积神经网络提取
遗传算法优化
图像
策略
聚类
分析模块
频率
视频流
模糊C均值
特征值
强化学习算法
现场实况
动态
系统为您推荐了相关专利信息
参数生成方法
镜头
光学系统
并行优化算法
参数生成装置
图像采集板
二值化图像
玻璃透镜
识别方法
微距镜头
深度强化学习方法
机器人
深度强化学习模型
训练场景
规划算法
状态评估方法
热异常检测
电解电容
电解质
电容器充放电
大数据分析模型
数据提取技术
子模块
潜在安全隐患
预警方法