一种处理视频节目的方法和装置

1.一种处理视频节目的方法，其特征在于，包括：
分析视频，获取视频节目中的稳定视频信息；
利用文字识别方法提取所述稳定视频信息中的文字信息；
根据所述文字信息对视频节目进行划分，得到同一节目对应的视频内容；
所述分析视频，获取视频节目中的稳定视频信息包括：
设置稳定信息搜索区域；
根据所述稳定信息搜索区域内图像信息是否发生变化确定稳定视频信息；
还包括：
根据文字信息对所述视频内容进行分类；
在根据文字信息对所述视频内容进行分类后还包括：
对同类视频进行匹配，滤除同类视频中的重复视频；
确定视频内容的关键信息类别；
用户设定录制节目的关键信息；
根据用户设置的关键信息录制相应的视频内容。
2.根据权利要求1所述的处理视频节目的方法，其特征在于，所述根据所述稳定信息搜索区域内图像信息是否发生变化确定稳定视频信息具体为：
根据所述稳定信息搜索区域内图像像素的亮度变化确定稳定视频信息。
3.根据权利要求2所述的处理视频节目的方法，其特征在于，所述根据所述稳定信息搜索区域内图像像素的亮度变化确定稳定视频信息包括：
对稳定信息搜索区域内的图像像素进行初始化；
2
计算所述稳定信息搜索区域内像素点亮度的方差 根据所述σ确
定稳定视频信息，其中Ys＝Ys+y(w,h)，Y2s＝Y2s+y(w,h)2，y(w,h)为像素(w,h)处的图像亮度，Ys为像素图像亮度和，初始化为零，Y2s为像素图像亮度平方和，初始化为零，累积帧数T＝T+1，累积帧数T初始化为零。
4.根据权利要求2所述的处理视频节目的方法，其特征在于，所述根据所述稳定信息搜索区域内图像像素的亮度变化确定稳定视频信息包括：
对稳定信息搜索区域内的像素进行初始化；
计算像素的稳定程度并根据稳定程度确定稳定像素点；
根据所述稳定像素点确定稳定视频信息。
5.根据权利要求4所述的处理视频节目的方法，其特征在于，根据以下公式计算像素的稳定程度：
其中，yt为亮度，yi为时刻t时该像素的亮度，K()为核函数，N为大于1的正整数。
6.根据权利要求1所述的处理视频节目的方法，其特征在于，所述对同类视频进行匹配，滤除同类视频中的重复视频具体为：
从同类视频的第一视频内容中随机抽取第一图像，在同类视频的第二视频内容中找到与所述第一图像匹配的第二图像；
以所述第一图像的位置和所述第二图像的位置将所述第一视频内容和所述第二视频内容对齐后逐帧进行分析，判定所述第一图像和所述第二图像的对应段是否相同，如果相同则删除所述第一视频内容或所述第二视频内容。
7.根据权利要求1所述的处理视频节目的方法，其特征在于，还包括：
根据文字信息和视频分类生成所述视频内容的索引目录。
8.一种处理视频节目的装置，其特征在于，包括：
分析单元，用于分析视频，获取视频节目中的稳定视频信息；
识别单元，用于利用文字识别方法提取所述稳定视频信息中的文字信息；
获取单元，用于根据所述文字信息对视频节目进行划分，得到同一节目对应的视频内容；
还包括：
分类单元，用于根据文字信息对所述视频内容进行分类；
还包括：
滤除模块，用于对同类视频进行匹配，滤除同类视频中的重复视频；
录制单元，用于确定视频内容的关键信息类别；
用于用户设定录制节目的关键信息；
且用于根据用户设置的关键信息录制相应的视频内容。
9.根据权利要求8所述的处理视频节目的装置，其特征在于，还包括：
索引生成单元，用于根据文字信息和视频分类生成所述视频内容的索引目录。

一种处理视频节目的方法和装置\n技术领域\n[0001] 本发明主要涉及视频处理领域，尤其是指一种自动处理视频节目的方法和装置。\n背景技术\n[0002] 随着科技的进步和人们生活水平的提高，人们需要更多的休闲活动来缓解工作压力和生活压力，以电视节目为代表的视频节目在现代人的生活中就扮演着这样的角色，并且也是人类获取外界信息最重要的渠道。\n[0003] 但是现有技术存在诸多缺陷。以电视节目为例，现在的电视节目很多，人们的工作又很忙，不可能将所有的电视节目全部看完，即使想将感兴趣的节目全部看完也是难以完成的，因为电视节目具有实时性。在这种情况下，在电视上出现了录制设备，它可以将电视节目录制下来，供人们在空闲时进行观看。但是这种录制需要用户选择录制时间起点和录制时间终点，需要人工的参与。如果无法得知自己喜欢节目的播出时间，则不可能完成电视节目的录制。如果把所有的电视节目都录制下来，则用户需要花费大量的时间从录制的节目中查找用户感兴趣的节目，有时还可能从录制的大量节目中找不到感兴趣的节目。以上虽然主要以电视节目为例，但是，很多视频节目都存在类似情况。因此，迫切需要一种处理视频节目的方法。\n发明内容\n[0004] 本发明提出一种处理视频节目的方法和装置，能够自动对包含电视节目在内的视频节目进行划分，从而方便用户查找感兴趣的视频节目。\n[0005] 本发明实施例的技术方案是这样实现的：\n[0006] 一种处理视频节目的方法，包括：\n[0007] 分析视频，获取视频节目中的稳定视频信息；\n[0008] 利用文字识别方法提取所述稳定视频信息中的文字信息；\n[0009] 根据所述文字信息对视频节目进行划分，得到同一节目对应的视频内容。\n[0010] 优选的，所述分析视频，获取视频节目中的稳定视频信息包括：\n[0011] 设置稳定信息搜索区域；\n[0012] 根据所述稳定信息搜索区域内图像信息是否发生变化确定稳定视频信息。\n[0013] 优选的，所述根据所述稳定信息搜索区域内图像信息是否发生变化确定稳定视频信息具体为：\n[0014] 根据所述稳定信息搜索区域内图像像素的亮度变化确定稳定视频信息。\n[0015] 优选的，所述根据所述稳定信息搜索区域内图像像素的亮度变化确定稳定视频信息包括：\n[0016] 对稳定信息搜索区域内的图像像素进行初始化；\n[0017] 计算所述稳定信息搜索区域内像素点亮度的方差 根据所述σ2\n2\n确定稳定视频信息，其中Ys＝Ys+y(w，h)，Y2s＝Y2s+y(w，h)，y(w，h)为像素(w，h)处的图像亮度，Ys为像素图像亮度和，初始化为零，Y2s为像素图像亮度平方和，初始化为零，累积帧数T＝T+1，累积帧数T初始化为零。\n[0018] 优选的，所述根据所述稳定信息搜索区域内图像像素的亮度变化确定稳定视频信息包括：\n[0019] 对稳定信息搜索区域内的像素进行初始化；\n[0020] 计算像素的稳定程度并根据稳定程度确定稳定像素点；\n[0021] 根据所述稳定像素点确定稳定视频信息。\n[0022] 优选的，根据以下公式计算像素的稳定程度：\n[0023] \n[0024] 其中，yt为亮度，yi为时刻t时该像素的亮度，K()为核函数，N为大于1的正整数。\n[0025] 优选的，还包括：\n[0026] 根据文字信息对所述视频内容进行分类。\n[0027] 优选的，在根据文字信息对所述视频内容进行分类后还包括：\n[0028] 对同类视频进行匹配，滤除同类视频中的重复视频。\n[0029] 优选的，所述对同类视频进行匹配，滤除同类视频中的重复视频具体为：\n[0030] 从同类视频的第一视频内容中随机抽取第一图像，在同类视频的第二视频内容中找到与所述第一图像匹配的第二图像；\n[0031] 以所述第一图像的位置和所述第二图像的位置将所述第一视频内容和所述第二视频内容对齐后逐帧进行分析，判定所述第一图像和所述第二图像的对应段是否相同，如果相同则删除所述第一视频内容或所述第二视频内容。\n[0032] 优选的，还包括：\n[0033] 根据文字信息和视频分类生成所述视频内容的索引目录。\n[0034] 优选的，还包括：\n[0035] 根据用户设置的关键信息录制相应的视频内容。\n[0036] 一种处理视频节目的装置，包括：\n[0037] 分析单元，用于分析视频，获取视频节目中的稳定视频信息；\n[0038] 识别单元，用于利用文字识别方法提取所述稳定视频信息中的文字信息；\n[0039] 获取单元，用于根据所述文字信息对视频节目进行划分，得到同一节目对应的视频内容。\n[0040] 优选的，还包括：\n[0041] 分类单元，用于根据文字信息对所述视频内容进行分类。\n[0042] 优选的，还包括：\n[0043] 滤除模块，用于对同类视频进行匹配，滤除同类视频中的重复视频。\n[0044] 优选的，还包括：\n[0045] 索引生成单元，用于根据文字信息和视频分类生成所述视频内容的索引目录。\n[0046] 优选的，还包括：\n[0047] 录制单元，用于根据用户设置的关键信息录制相应的视频内容。\n[0048] 本发明从电视节目的稳定信息识别出文字信息，根据文字信息将电视节目进行分类存储，从而方便用户从录制的视频节目中查找感兴趣的视频节目；进一步，本发明还可以根据文字信息录制用户感兴趣的电视节目，从而实现电视节目录制的自动化，无需人工的参与，提供了更好的用户体验。\n附图说明\n[0049] 为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。\n[0050] 图1为本发明一种处理视频节目的方法第一实施例的流程图；\n[0051] 图2为图1中步骤S110具体流程图；\n[0052] 图3为本发明一种处理视频节目的方法第二实施例的流程图；\n[0053] 图4为图2中步骤S111中稳定信息搜索区域的设置示意图；\n[0054] 图5为本发明一种处理视频节目的装置第一实施例的组成结构图。\n具体实施方式\n[0055] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。\n[0056] 本发明各实施例中的视频节目以电视节目为例进行描述，但是，本发明所述技术方案同样可以适用于其它类型的视频节目。\n[0057] 参照图1，示出了本发明一种处理视频节目的方法第一实施例的流程图。所述处理视频节目的方法包括步骤：\n[0058] 步骤S110、分析视频，获取视频节目中的稳定视频信息。\n[0059] 所述稳定视频信息是指视频节目画面在连续N帧中保持不变的信息，其中N大于或等于2，最终，得到的稳定视频信息是满足所述条件的一系列视频图像。\n[0060] 在视频节目中，画面是不断变化的。但是，录制和转播方常常会在视频中添加一些信息，这些信息在变化的画面中保持稳定，连续很多帧都不发生变化，这些信息中包含电视台标、电视节目的名称、集序号、体育比赛的直播或转播字样、名称以及参加比赛的球队名称等等。当然，所述稳定信息不仅仅包含上述内容，还包含其它在视频中保持不变的信息。\n上述稳定视频信息，是电视节目中能获取的最直接信息，是获取视频节目内容的最直接信息来源。\n[0061] 步骤S120、利用文字识别方法提取所述稳定视频信息中的文字信息。\n[0062] 上述稳定视频信息中，除了电视台标等图标外，最主要的就是视频中所包含的文字信息了。可以利用文字提取和识别方法从稳定视频图像中得到文字信息。文字提取和识别是现有技术，为了篇幅考虑，本发明实施例对文字识别方法不进行具体描述，参照相关现有技术的资料即可。\n[0063] 所述得到的文字信息在本发明中被称为稳定文字信息。\n[0064] 步骤S130、根据所述文字信息对视频节目进行划分，得到同一节目对应的视频内容。\n[0065] 视频节目如电视节目是连续播放的，不同节目在视频上是连续的。为了对视频节目进行组织，按照要求进行录制，需要对视频节目进行分割划分，将同一节目对应的视频片段划分组织在一段视频中。\n[0066] 得到了同一节目对应的视频片段后，便可以录制特定的视频内容或对录制的视频内容进行分类存储。\n[0067] 参照图2，所述步骤S110可以包括以下步骤：\n[0068] 步骤S111、设置稳定信息搜索区域。\n[0069] 设置稳定信息搜索区域是为了降低处理算法的复杂度，从而提高处理速度，降低硬件复杂度。所述稳定搜索区域的设定方法，可以由系统默认设定，也可以由用户自行设置。一种方法是设定整个电视屏幕区域为稳定信息搜索区域。但是根据经验，所述稳定信息一般都出现在电视屏幕的左边、右边和上边边缘处，画面的其它地方需要显示电视画面和对话字幕等信息。因此，一种优选的设置方案如图4所示设置，其中，搜索区域的宽度可以通过参数进行调节。\n[0070] 步骤S112、根据所述稳定信息搜索区域内图像信息是否发生变化确定稳定视频信息。\n[0071] 确定图像是否发生变化的方法很多，可以采用基于单像素判定的方法，也可以采用基于分块处理的方法。所采用的图像信息可以是采用像素或区域的亮度信息，也可以同时采用亮度结合色度的方式。判定的准则可以采用连续多帧求方差的方法，也可以采用连续两帧求差值的方法。\n[0072] 下面介绍一种根据所述稳定信息搜索区域内图像信息是否发生变化确定稳定视频信息的优选方法，即根据所述稳定信息搜索区域内图像像素的亮度变化确定稳定视频信息。该方法通过判定搜索区域中单个像素的亮度在连续N帧中的方差是否大于阈值来确定单个像素是否发生了变化，将未发生变化的像素组成的视频图像作为稳定视频信息，所述阈值可以根据实际需求等因素进行确定，本发明并不对此进行设定。\n[0073] 下面介绍该方法具体的一种实现过程，在实际中，也可以采用其它方式进行计算和判断。\n[0074] 首先，对稳定信息搜索区域内的像素进行初始化。\n[0075] 对设定的稳定信息搜索区域内的每个像素，初始化各个像素处在某段时间内的图像亮度和Ys为零，图像亮度平方和Y2s为零，累积帧数T为零。\n[0076] 其次，对稳定信息搜索区域中的某点(w，h)，假定其在当前帧中的亮度为y(w，h)，\n2\n则更新Ys＝Ys+y(w，h)，Y2s＝Y2s+y(w，h)，累积帧数T＝T+1，计算该点在累积时间内的方\n2\n差平方为 如果σ大于某一阈值，则认为当前像素变化太大，不是稳定信息像素，并重新进行初始化，设定图像亮度和Ys为零，图像亮度平方的和Y2s为零，累积帧数T\n2\n为零；如果T大于阈值T1，且σ小于某一阈值，则确定当前像素为稳定信息像素，从而确定稳定视频信息，对应的持续时间T为稳定视频信息持续的时间。\n[0077] 上述方法的优点是计算简单，并且存储量小。所述根据所述稳定信息搜索区域内像素的亮度变化确定稳定信息是本发明实施例的一种优选方案，还可以根据所述稳定信息搜索区域内像素的其它参数变化来确定稳定视频信息。\n[0078] 下面介绍该方法的另一种实现过程。\n[0079] 对候选区域(稳定信息搜索区域)的所有像素进行下述处理：\n[0080] 首先，初始化存储信息。\n[0081] 存储该位置处顺序的N个时间的采集亮度，假定各时刻的亮度信息分别为y0，y1，...yN-1。\n[0082] 其次，计算像素的稳定程度并根据稳定程度判定是否为稳定像素点。\n[0083] 对当前帧，假定该位置的亮度为 yt，计算当前的稳定程度为\n其中，K()为核函数，一种方式为取K()为中心在0点的一维高\n斯函数。则如果稳定程度大于某一阈值，则确定当前点为稳定像素点，否则，确定当前点为不稳定像素点，其中，N为大于1的正整数，可以取为100。\n[0084] 再次，更新存储的信息，用最新的像素信息替换最早的像素信息，即从队列删除yi，向队列添加yt-N，同时保持时间顺序关系。\n[0085] 得到了稳定信息像素的位置后，简单的，可以直接将能够包含所有稳定信息像素的区域作为稳定信息区域。另一种方式是，设定稳定信息位置掩膜图像，该图像和原始图像大小相同或成比例，该图像的各个位置的值为真或假，如果该位置对应的原始图像中的像素判定为稳定信息，则该位置值为真，否则为假。首先对稳定信息位置掩膜图像进行滤波，然后对其进行二进制图像的膨胀操作，进而进行二进制图像的腐蚀操作，最终对得到的图像进行连通域分析，从而得到稳定信息区域。该方法可以消除噪声，并且，将稳定像素连接为区域，便于后续的文字识别。\n[0086] 为了减少运算量，上述方法处理过程中，可以不对每帧图像均进行处理，而是每隔几帧处理一帧图像。\n[0087] 所述步骤S130可以包括以下步骤：\n[0088] 步骤S131、根据所述文字信息对视频节目进行分割。\n[0089] 对于同一节目而言，其中包含的稳定文字信息一般是相同的，可以根据相同的稳定文字信息确定同一视频内容。具体而言，可以将时间上连续并且稳定文字信息相同的视频作为同一个视频节目。首先，初始化设定当前视频的开始帧数为当前帧，并记录该帧中的稳定文字信息为当前视频片段稳定文字信息，对于后续各帧，如果该帧的稳定文字信息和视频片段的稳定文字信息相同，则认为该帧属于当前视频片段。如果稳定文字信息不同，则重新初始化，创建新的视频片段，并将该帧稳定文字信息作为新建视频片段的稳定文字信息。\n[0090] 实际中，很多视频节目中往往插入广告，为了更好地得到同一个视频节目内容，滤除广告的干扰，所述步骤S130可以进一步包含处理步骤S132。\n[0091] 步骤S132、根据所述文字信息对视频片段进行合并操作。\n[0092] 对上述得到的稳定视频片段，如果前一段视频片段的结束时间和后一段视频片段的开始时间间隔小于某一阈值(如5S、30S、60S......)，并且，二者具有相同的稳定文字信息，则将二者合并作为同一个视频内容。\n[0093] 可以将每段划分后视频节目中的稳定文字信息作为该视频节目的特有信息。得到视频内容的划分和稳定文字信息后，可以用于对视频的录制，视频的组织和视频分析等后续过程。\n[0094] 在本发明的另一实施例中，在步骤S130后还可以进一步包括步骤S140、根据文字信息对所述视频内容进行分类。\n[0095] 一种根据文字信息对所述视频内容进行分类的实现方式为：\n[0096] 步骤S141、确定视频内容的关键字。\n[0097] 对于上述得到的每个视频片段划分中的文字信息，可以从中提取出视频内容分类相关的信息，将这些信息作为该视频内容的关键字。关键字的类属包括电视台名称、节目名称、节目持续时间以用节目其它关键字，比如体育类比赛中比赛队伍名称、NBA等比赛名称。\n确定关键字的一种方法是，罗列出所有电视台名称，所有电视节目名称，如果所述提取到的文字信息包含上述电视台名称或电视节目名称，则将其作为电视台名称或电视节目名称的关键字。进一步可以根据文字出现的位置判定其属于的关键字类别。比如，将在屏幕左边和右边出现的文字作为节目名称候选，而将屏幕左上方出现的文字作为电视台名称候选。\n[0098] 步骤S142、确定视频内容的类别。\n[0099] 一般的电视节目可以分为体育类、经济类、新闻类、娱乐类、电视剧、电影、教育类、其它类等，所述分类方法也可以有其它方式，比如，增加或减少所述类别，或者采用其它分类方法比如分为国内节目和国外节目。\n[0100] 步骤S143、设定各个类别的专属关键字，并根据视频内容的关键字是否包含所述专属关键字对视频内容进行分类。\n[0101] 首先，可以为节目设定节目名称专属关键字。因为部分电视台的节目都属于一个类型，比如中央五台、北京六台为典型的体育节目电视台，可以将中央5、北京6作为体育类节目的专属关键字，而中央2作为经济类节目的专属关键字，中央6作为电影类节目的专属关键字，中央10作为教育类节目的专属关键字。\n[0102] 其次，还可以设置其它专属关键字，比如，为体育类节目设定专属关键字为NBA、意甲、火箭、小牛。而将新闻联播，或新闻三十分作为新闻类节目的专属关键字。同时，可以将电视剧名称作为电视剧的专属关键字，将电影名称作为电影的专属关键字，将电影名称作为电影的专属关键字。上述专属关键字可以根据实际节目的情况进行设定，本发明并不以此为限定。\n[0103] 然后，根据每个视频内容中是否提取到某类型的专属关键字确定该视频内容的类型。\n[0104] 进一步，还可以包含步骤S144、设定非专属关键字。\n[0105] 为每个类型节目设定非专属关键信息，比如设定电视剧的非专属关键信息为长度在20-50分钟之间，且文字信息中最后一个文字包含一、二、二十九或1、2、29等数字。将不包含任何类别专属关键字的节目划分为其包含的非专属关键字最多的那个类别。所述非专属关键字可以根据实际节目的情况进行设定和改动。\n[0106] 以上详细介绍了本发明优选实施例对对视频内容进行分类的方法，本领域技术人员可以理解，所述对视频内容分类的方法并不仅仅限于以上所公开的种类，其它的方法当然也在本发明的保护范围之内。\n[0107] 在本发明的另一实施例中，在所述步骤S140之后还可以包括步骤S150、根据文字信息和视频分类生成所述视频内容的索引目录。\n[0108] 一种根据文字信息和视频分类生成所述视频内容的索引目录的实现方式为：\n[0109] 步骤S151、对视频内容进行分类。\n[0110] 具体的分类方法请参照前面的描述，在此不再赘述。\n[0111] 步骤S152、按照分类对视频内容进行排列。\n[0112] 比如可以按照体育类、经济类、新闻类、娱乐类、电视剧、电影、教育类、其它类的顺序对视频内容进行分类排列。\n[0113] 步骤S153、对于同类别节目，按照预定顺序进行排列。\n[0114] 比如，对于每一类，可以首先按照节目名称的拼音顺序进行排列，节目名称相同的则可以按照播出时间顺序进行排列。\n[0115] 对于电视剧而言，可以提取电视剧节目名称中位于尾部的数字，作为电视剧的序号，按照序号对同名电视剧进行排列。\n[0116] 进一步，还可以包括步骤S154、为每个视频内容生成一个代表图像或视频片段。\n[0117] 按照节目类型、节目名称生成索引目录后，可以提取一副或多幅代表图像或代表视频片段用于显示，同时便于用户预览选择。一种简单的方式可以按照固定时间顺序抽取一或多个小片段组成视频片段的方式。当用户回来后，点击关心节目的索引，即能够得知节目内容，进而选择自己喜欢的节目进行观看。\n[0118] 以上详细介绍了本发明实施例优选的生成索引目录的方法，本领域技术人员可以理解，所述生成索引目录的方法并不仅仅限于以上所公开的种类，其它生成索引目录的方法当然也在本发明的保护范围之内。\n[0119] 进一步，在本发明的另一实施例中，在所述步骤S140之后，步骤S150之前，还可以包括步骤S160、对同类视频进行匹配，滤除同类视频中的重复视频。\n[0120] 因为会存在不同电视台播放同一个电视节目的情况，因此可能会存在重复视频内容。为了进一步节约存储资源，更优的方式是对同类视频进行匹配，滤除同类视频中的重复视频。\n[0121] 下面详细描述对同类视频进行匹配，滤除同类视频中的重复视频的一种实现方式。先对同类视频两两进行如下判定，如果二者节目名称相同，则进行视频片段匹配，一种优选方式如下：\n[0122] 比较两个视频长度，从短的视频中随机选取几张图像，将这些图像在长视频中找匹配图像，为了加快速度，可以优选采用基于直方图的匹配方法，对随机从短视频中抽取的图像，提取其直方图，按照固定间隔，在长视频中抽取图像，并提取图像直方图，将长视频中图像直方图和短视频中图像直方图比较。如果二者距离小于某一阈值，则确定二者相似，继续在该长视频图像附近寻找，直到找到最匹配的。以该短视频图像和长视频图像的位置，将二者对齐，并逐帧进行分析，判断直方图距离是否小于某一阈值，如果小于，则确定二者对应段相同。如果节目名称不同，或者视频片段不匹配，则二者不同。如果相同则删除其中的一个，从而过滤掉重复的视频片段，节省了存储空间。\n[0123] 进一步，在本发明的另一实施例中，还可以包括步骤S170、根据用户设置的关键信息录制相应的视频内容。\n[0124] 步骤S171、确定视频内容的关键信息类别。\n[0125] 对于上述得到的每个视频片段划分中的文字信息，可以从中提取出视频内容相关的信息，将这些信息作为该视频内容的关键字便于用户设定选择目标视频节目。\n[0126] 关键字的类属可以包括但不限于节目类型，电视台名称，节目名称，节目持续时间，节目类型以及其它信息。电视台名称，节目名称可以参考步骤201方法。而其它信息可以包括体育类比赛中比赛队伍名称，NBA等比赛名称。\n[0127] 步骤S172、用户设定录制节目的关键信息。\n[0128] 上述关键信息可以包含节目类型、电视台名称、节目名称以及其它信息中的一种或多种，也可以包含其它的关键信息。\n[0129] 步骤S173、根据用户设置的关键信息录制相应的视频内容。\n[0130] 首先，对节目进行分析，提取稳定区域，文字识别，提取关键信息，对视频进行划分，提取划分节目的关键信息，如果关键信息符合用户设定，则将视频内容进行保存。比如，用户想录制中央2的非常6+1，则在操作节目上设定电视台限定为中央2，节目名称为非常\n6+1。则如果当前得到的划分好的节目片段中包含中央2和非常6+1的关键字，则保存该视频内容。而用户想录制意甲、英超或其它电视节目则设定相应的关键字，并保存包含相应关键字的视频内容即可。\n[0131] 本发明从电视节目的稳定信息识别出文字信息，根据文字信息将电视节目进行分类存储，从而方便用户从录制的视频节目中查找感兴趣的视频节目；进一步，本发明还可以根据文字信息录制用户感兴趣的电视节目，从而实现电视节目录制的自动化，无需人工的参与，提供了更好的用户体验。\n[0132] 参照图5，示出了本发明一种处理视频节目的装置第一实施例的组成结构图。所述处理视频节目的装置500包括分析单元510、识别单元520、获取单元530。\n[0133] 所述分析单元510，用于分析视频，获取视频节目中的稳定视频信息。\n[0134] 所述识别单元520、用于利用文字识别方法提取所述稳定视频信息中的文字信息。\n[0135] 获取单元530、用于根据所述文字信息对视频节目进行划分，得到同一节目对应的视频内容。\n[0136] 所述处理视频节目的装置500还包括：\n[0137] 分类单元，用于根据文字信息对所述视频内容进行分类。\n[0138] 所述处理视频节目的装置500还包括：\n[0139] 滤除模块，用于对同类视频进行匹配，滤除同类视频中的重复视频。\n[0140] 所述处理视频节目的装置500还包括：\n[0141] 索引生成单元，用于根据文字信息和视频分类生成所述视频内容的索引目录。\n[0142] 所述处理视频节目的装置500还包括：\n[0143] 录制单元，用于根据用户设置的关键信息录制相应的视频内容。\n[0144] 本发明所述装置实施例是与所述方法实施例对应的，所述处理视频节目的装置的工作过程和工作原理在方法实施例部分已经进行了详细描述，在此不再赘述，所述处理视频节目的装置及各组成模块的工作过程和工作原理参照方法实施例相应部分的描述即可。\n[0145] 本领域普通技术人员可以理解，在本发明各方法实施例中，所述各步骤的序号并不能用于限定各步骤的先后顺序，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，对各步骤的先后变化也在本发明的保护范围之内。\n[0146] 以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。