基於視頻監測的收視分析方法及系統的製作方法
2023-05-31 22:41:36
基於視頻監測的收視分析方法及系統的製作方法
【專利摘要】本發明涉及一種基於視頻監測的收視分析方法，通過所述伺服器端監測多個頻道播放的視頻節目,電視終端採集並向伺服器端上傳當前視頻節目信息，所述伺服器端根據接收的視頻節目信息確定所述電視終端的視頻節目，然後按播放時間統計所述電視終端播放的視頻節目，根據統計結果分析視頻節目的收視率。本發明的一種基於視頻監測的收視分析方法，收視率統計快速、準確，同時，收視統計覆蓋面廣，收視分析效果好。
【專利說明】 基於視頻監測的收視分析方法及系統
【技術領域】
[0001]本發明涉及一種收視分析方法及系統，尤其涉及一種基於視頻監測的電視終端收視分析方法及系統。
【背景技術】
[0002]隨著電子技術及網際網路技術的發展，電視技術也進行了飛速的革命。電視作為客廳之王，是家電中最重要的一員，也是現有三網融合的核心成員。隨著網絡技術及智能處理技術的發展，網際網路電視也是眾多家庭的首選，通過網際網路電視，不僅可以點播網際網路節目，還可以觀看常規的有線電視頻道，不僅可以存儲節目，還可以回看節目。
[0003]現有技術中，對於電視終端用戶節目收視率的分析，主要是通過用戶手動調查，然後進行人工統計。這種方式，受手動調查的局限，覆蓋面小，收視調查不準確。隨著技術的發展，在收視率調查過程中，出現了採用專用的設備，通過專用設備。通過專用設備記錄收視時間及收視時段和收視頻道，這種方式需要在更換節目時再使用專用設備進行記錄，但用戶容易忘記或者根本不願意再使用設備，導致收視統計極不準確。
【發明內容】
[0004]本發明解決的技術問題是:構建一種基於視頻監測的電視終端收視分析方法及系統，克服現在技術收視統計效率低，收視率統計面小，收視率統計不準確的技術問題。
[0005]本發明的技術方案是:提供一種基於視頻監測的收視分析方法，包括伺服器端和電視終端，所述互動方法包括如下步驟:
監測視頻節目:所述伺服器端監測多個頻道播放的視頻節目；
採集並上傳:採集所述電視終端的視頻節目信息並上傳到所述伺服器端；
確定視頻節目:所述伺服器端根據所述接收的所述電視終端的視頻節目信息以及所述伺服器端的節目監測結果，確定所述電視終端播放的視頻節目；
收視分析:按播放時間統計所述電視終端播放的視頻節目，根據統計結果分析視頻節目的收視率。
[0006]本發明的進一步技術方案是:所述電視終端還包括採集並上傳視頻節目的視頻特徵數據，所述伺服器端存儲視頻節目的視頻特徵數據，將所述電視終端上傳的視頻特徵數據與所述伺服器端存儲的視頻特徵數據進行比較分析，確定所述電視終端當前播放的視頻節目。
[0007]本發明的進一步技術方案是:所述電視終端採集並上傳的視頻節目信息包括視頻節目的頻道信息、視頻節目的名稱信息、視頻節目的內容信息中一種或多種。
[0008]本發明的進一步技術方案是:所述電視終端採集視頻節目信息包括根據機頂盒採集視頻節目信息、根據臺標圖像採集及識別採集視頻節目信息以及根據視頻播放記錄採集視頻節目信息。
[0009]本發明的進一步技術方案是:還包括輸入用戶信息，根據輸入的用戶信息分類統計收視用戶信息，根據收視用戶信息統計情況進行視頻節目的收視分析。
[0010]本發明的進一步技術方案是:還包括採集用戶聲紋，然後進行聲紋對比分析用戶信息，通過用戶信息統計收視用戶，根據收視用戶信息統計情況進行視頻節目的收視分析。
[0011]本發明的技術方案是:構建一種基於視頻監測的收視分析系統，包括伺服器端和電視終端，所述伺服器端包括監測分析模塊、節目確定模塊、收視率分析模塊，所述電視終端包括視頻節目信息採集模塊、上傳模塊，所述監測分析模塊監測多個頻道播放的視頻節目，所述視頻節目信息採集模塊採集所述電視終端播放的視頻節目信息然後由所述上傳模塊上傳到所述伺服器端，所述節目確定模塊根據所述電視終端上傳的視頻節目信息確定所述電視終端播放的視頻節目，所述收視率分析模塊按播放時間統計所述電視終端播放的視頻節目，根據統計結果分析視頻節目的收視率。
[0012]本發明的進一步技術方案是:所述伺服器端包括存儲視頻特徵數據的存儲模塊、比較分析模塊，所述電視終端包括採集視頻特徵數據的視頻特徵數據採集模塊，所述視頻特徵數據採集模塊採集視頻特徵數據並由所述上傳模塊上傳到所述伺服器端，所述比較分析模塊將所述電視終端上傳的視頻特徵數據與所述伺服器端存儲的視頻特徵數據進行比較分析，確定所述視頻播放終端播放的視頻節目。
[0013]本發明的進一步技術方案是:所述電視終端還包括信息輸入模塊。
[0014]本發明的進一步技術方案是:所述視頻節目信息採集模塊包括頻道信息獲取模塊。
[0015]本發明的進一步技術方案是:所述電視終端還包括聲紋採集模塊和聲紋比較模塊。
[0016]本發明的技術效果是:本發明的一種基於視頻監測的收視分析方法，通過所述伺服器端監測多個頻道播放的視頻節目，電視終端採集並向伺服器端上傳當前視頻節目信息，所述伺服器端根據接收的視頻節目信息確定所述電視終端的視頻節目，然後按播放時間統計所述電視終端播放的視頻節目，根據統計結果分析視頻節目的收視率。本發明的一種基於視頻監測的收視分析方法，收視率統計快速、準確，同時，收視統計覆蓋面廣，收視分析效果好。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0017]圖1為本發明的結構示意圖。
【具體實施方式】
[0018]下面結合具體實施例，對本發明技術方案進一步說明。
[0019]如圖1所示，本發明的【具體實施方式】是:提供一種基於視頻監測的收視分析方法，包括伺服器端I和電視終端2，所述互動方法包括如下步驟:
監測視頻節目:所述伺服器端I監測多個頻道播放的視頻節目並獲取視頻節目信息。
[0020]具體實施過程如下:伺服器端I監測多個頻道播放的視頻節目，監測的多個頻道包括電視頻道以及網絡直播頻道，通過視頻節目的監測，獲得各監測頻道播放視頻節目的時間、視頻節目的名稱或內容等視頻節目信息。在監測多個頻道播放的視頻節目過程中，包括通過伺服器端I存儲的視頻節目的特徵數據進行監測，比如:對當前監測的節目採用與伺服器端I中視頻節目的特徵數據進行比較，從而確定當前監測的視頻節目。也可以直接根據實時監控的多個頻道的節目，構建對應的視頻節目庫，該視頻節目庫包括視頻節目名稱、播放時間、所在的頻道，比如:湖南衛視，6月I日20點開始播放快樂大本營，20點I分開始播放「聯想電腦」廣告，20點18分播放快樂大本營。同時，該視頻節目庫還包括視頻節目的相關內容。
[0021]採集並上傳:採集所述電視終端2的視頻節目信息並上傳到所述伺服器端I。
[0022]具體實施過程如下:電視終端2在開啟時，所述電視終端2採集當前播放視頻節目的信息，然後將採集的該視頻節目信息上傳到伺服器端I。所述視頻節目的信息包括視頻節目的頻道信息、視頻節目的名稱信息、視頻節目的內容信息等。
[0023]確定視頻節目:所述伺服器端I根據所述接收的所述電視終端2的視頻節目信息以及所述伺服器端I的節目監測結果，確定所述電視終端2播放的視頻節目。
[0024]具體實施過程如下:將電視終端2上傳當前視頻節目的信息與伺服器端I監測的視頻節目信息進行對比，若該上傳的視頻節目的信息與伺服器端I監測獲得的視頻節目信息一致，則電視終端2當前播放的視頻節目即為伺服器端I監測的該節目，比如，電視終端2採集當前視頻播放的節目頻道，根據伺服器端I監測的該頻道當前播放的視頻節目，即獲得該電視終端2當前播放的視頻節目即為伺服器端I監測的該頻道當前播放的視頻節目。比如，所述伺服器端I監測到目前湖南衛視正在播放快樂大本營，所述電視終端2採集到頻道信息，即，現在所述電視終端2正在播放湖南衛視，將所述電視終端2採集的頻道信息上傳到所述伺服器端1，所述伺服器端I根據上傳的該電視終端2正在收看湖南衛視的頻道信息，即可知道該電視終端2正在播放快樂大本營。
[0025]收視分析:按播放時間統計所述電視終端2播放的視頻節目，根據統計結果分析視頻節目的收視率。
[0026]具體實施過程如下:按播放時間統計所述電視終端2播放的視頻節目，將視頻終端播放視頻節目的記錄按播放時間進行統計，根據視頻節目播放時間的統計結果以及電視終端2的數量，分析該視頻節目的收視率。另外，通過播放時間的統計，還可以確定，視頻節目在某一時間段的收視率。
[0027]本發明的優選實施方式是:所述電視終端2還包括採集並上傳視頻節目的視頻特徵數據。所述伺服器端I存儲視頻節目的特徵數據，所述視頻節目的特徵數據來自於伺服器採集的視頻節目特徵，也可以來自於外部傳送到伺服器上的視頻節目特徵數據。所述伺服器端I存儲視頻節目的特徵數據。即，該特徵數據對應於與其相應的視頻節目，通過該特徵數據即可知道其對應的視頻節目。將所述電視終端2上傳的視頻特徵數據與所述伺服器端I存儲的視頻特徵數據進行比較分析，由於視頻特徵數據與視頻節目對應，因此，通過視頻特徵數據的對對，即可確定與該視頻特徵數據一致的視頻特徵數據對應的視頻節目，從而確定所述電視終端2當前播放的視頻節目。視頻特徵數據，是視頻圖像特徵的集合，表示該段視頻節目特徵的數據。視頻特徵數據包括多種視頻圖像特徵的綜合特徵集合，比如平均灰度特徵、顏色矩特徵、HOG特徵等，平均灰度特徵代表表示視頻圖像的灰度分布情況，顏色矩特徵表示視頻圖像中顏色分量變化的情況，HOG特徵表示視頻圖像中灰度變化的情況。通過連續計算視頻流中的每一幀圖像的視頻特徵，並將這些特徵數據保存下來，就可以得到視頻的特徵數據流，從而表示該視頻。通常算法中，平均灰度特徵為圖像的平均灰度值，圖像的平均灰度值即某個區域內所有灰度值累加和的均值，平均灰度值表徵了該區域像素點的平均顏色深淺程度，其取值範圍[O，255]。對於整幅圖像來說，這是一個9維的特徵(每個塊有I個平均灰度值)。
[0028]HOG特徵是基於灰度圖像的特徵，對於像素點，通過公式計算出梯度方向k與幅值
S,具體計算如下:
HOG特徵是基於灰度圖像的特徵，對於像素點ImU y),可以通過以下公式進行 計算出梯度方向k與幅值S:
【權利要求】
1.一種基於視頻監測的收視分析方法，其特徵在於，包括伺服器端和電視終端，所述互動方法包括如下步驟: 監測視頻節目:所述伺服器端監測多個頻道播放的視頻節目； 採集並上傳:採集所述電視終端的視頻節目信息並上傳到所述伺服器端； 確定視頻節目:所述伺服器端根據所述接收的所述電視終端的視頻節目信息以及所述伺服器端的節目監測結果，確定所述電視終端播放的視頻節目； 收視分析:按播放時間統計所述電視終端播放的視頻節目，根據統計結果分析視頻節目的收視率。
2.根據權利要求1所述基於視頻監測的收視分析方法，其特徵在於，所述電視終端還包括採集並上傳視頻節目的視頻特徵數據，所述伺服器端存儲視頻節目的視頻特徵數據，將所述電視終端上傳的視頻特徵數據與所述伺服器端存儲的視頻特徵數據進行比較分析，確定所述電視終端當前播放的視頻節目。
3.根據權利要求1所述基於視頻監測的收視分析方法，其特徵在於，所述電視終端採集並上傳的視頻節目信息包括視頻節目的頻道信息、視頻節目的名稱信息、視頻節目的內容信息中一種或多種。
4.根據權利要求1所述基於視頻監測的收視分析方法，其特徵在於，所述電視終端採集視頻節目信息包括根據機頂盒採集視頻節目信息、根據臺標圖像採集及識別採集視頻節目信息以及根據視頻播放記錄採集視頻節目信息。
5.根據權利要求1所述基於視頻監測的收視分析方法，其特徵在於，還包括輸入用戶信息，根據輸入的用戶信息分類統計收視用戶信息，根據收視用戶信息統計情況進行視頻節目的收視分析。.
6.根據權利要求1所述基於視頻監測的收視分析方法，其特徵在於，還包括採集用戶聲紋，然後進行聲紋對比分析用戶信息，通過用戶信息統計收視用戶，根據收視用戶信息統計情況進行視頻節目的收視分析。
7.一種基於視頻監測的收視分析系統，其特徵在於，包括伺服器端和電視終端，所述伺服器端包括監測分析模塊、節目確定模塊、收視率分析模塊，所述電視終端包括視頻節目信息採集模塊、上傳模塊，所述監測分析模塊監測多個頻道播放的視頻節目，所述視頻節目信息採集模塊採集所述電視終端播放的視頻節目信息然後由所述上傳模塊上傳到所述伺服器端，所述節目確定模塊根據所述電視終端上傳的視頻節目信息確定所述電視終端播放的視頻節目，所述收視率分析模塊按播放時間統計所述電視終端播放的視頻節目，根據統計結果分析視頻節目的收視率。
8.根據權利要求7所述基於視頻監測的收視分析系統，其特徵在於，所述伺服器端包括存儲視頻特徵數據的存儲模塊、比較分析模塊，所述電視終端包括採集視頻特徵數據的視頻特徵數據採集模塊，所述視頻特徵數據採集模塊採集視頻特徵數據並由所述上傳模塊上傳到所述伺服器端，所述比較分析模塊將所述電視終端上傳的視頻特徵數據與所述伺服器端存儲的視頻特徵數據進行比較分析，確定所述視頻播放終端播放的視頻節目。
9.根據權利要求7所述基於視頻監測的收視分析系統，其特徵在於，所述電視終端還包括信息輸入模塊。
10.根據權利要求7所述基於視頻監測的收視分析系統，其特徵在於，所述視頻節目信息採集模塊包括頻道信息獲取模塊。
11.根據權利要求7所述基於視頻監測的收視分析系統，其特徵在於，所述電視終端還包括聲紋採集模塊和聲紋 比較模塊。
【文檔編號】H04N21/258GK103442264SQ201310354708
【公開日】2013年12月11日 申請日期:2013年8月15日 優先權日:2013年8月15日
【發明者】黃海兵 申請人:安徽科大訊飛信息科技股份有限公司