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本发明涉及一种基于压缩域的KVM视频内容变化检测方法，包括以下步骤：（1）输入一个图像组的KVM视频码流；（2）解析视频码流获得一个P帧的压缩域编码信息；（3）宏块比特数滤波；（4）利用编码信息多级判别当前帧内容是否变化；（5）根据内容变化标志保存或丢弃图像组。本发明充分利用了视频编码过程中产生的编码信息，无需重建图像，以图像组为单位能够有效地检测KVM视频内容的变化，相比完全像素域的处理方法大幅地降低了计算复杂度，同时也有效减少了KVM视频的存储数量。

本发明公开了一种视频看点的生成方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括：向服务端发送视频观看者的视频播放请求其中，所述视频播放请求包含请求播放的视频文件的视频标识信息；接收所述服务端返回的所述视频标识信息对应的所述视频文件；在播放所述视频文件的过程中，采集所述视频观看者的视频图像，并对所述视频图像进行微表情识别，根据微表情识别结果确定视频看点信息；将所述视频看点信息发送给所述服务端。本发明的技术方案实现了根据视频观看者在观看视频文件的过程中细微的表情变化确定视频看点，不依赖于人工，提高视频看点的生成效率，并且通过微表情识别的方式得到的视频看点准确性更高，提高了视频看点的准确性。

本发明提供了一种网络短视频的内容分析方法及系统，包括：S1：对短视频平台中的短视频进行机器审核，并获取机器审核合格的目标短视频，S2：分析所述目标短视频涉及的知识领域，在所述知识领域中匹配目标审核终端，S3：基于所述目标审核终端生成审核报告，S4：根据所述审核报告对所述目标短视频进行纠错，重新投入到短视频平台进行播放，通过机器和目标审核终端来审核短视频，并在审核后生成一份审核报告，根据该报告对短视频进行取向调节，再投入到短视频平台进行播放，避免非专业知识误导观众造成不必要的损失。

本发明公开了一种基于增量式概念树的视频内容结构表示方法，包括将视频时序变化转变为动态形式背景、对形式背景进行对象拓扑表示，分析新增对象对对象拓扑产生的影响，再根据产生的不同影响将新增对象分类；分析以新增对象特征为基底前提下的对象之间的关系；确定新增对象后能够生长的子树并通过新增对象的子树生长算法将其在概念树中的相应位置生长；通过概念树更新算法完成概念树的更新，从而对视频内容进行结构表示。

本发明公开了基于弹幕情感的视频热点片段检测方法、装置及存储介质，包括对获取到的弹幕视频进行清洗，并对清洗后的弹幕视频进行切分，构造弹幕情感词典，对视频片段中的弹幕进行情感强度计算和整体情感倾向进行判定；计算相邻视频片段的情感强度变化率；使用LDA主题模型进行主题提取，计算相邻视频片段的主题相似度；构造热点视频片段检测模型；将需要检测的弹幕视频输入到模型中，得到热点视频片段。本发明构建的弹幕情感词典提升了弹幕情感强度计算准确度，弹幕情感强度计算方法能够得到更为准确的情感强度计算结果，直接对应弹幕文本的分析满足用户利用情感倾向和关键词检索热点片段的需求，具有较高的检测准确度。