[發明專利]一種視頻轉碼方法、裝置和系統

有效

• 申請號: 201610179243.5
• 申請日: 2016-03-25
• 公開（公告）號: CN107231566B
• 公開（公告）日: 2020-12-18
• 發明（設計）人: 徐浩暉;梅大為;周昌
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴集團控股有限公司
• 主分類號: H04N21/2343
• 分類號: H04N21/2343;H04N21/4402
• 代理公司: 北京潤澤恒知識產權代理有限公司 11319
• 代理人: 蘇培華

本申請實施例提供一種視頻轉碼方法、裝置和系統。所述方法包括：接收機器學習框架下發的模型文件；將所述模型文件變換成濾波器能夠識別的簡單文件；根據所述簡單文件設置濾波器參數；基于所述濾波器參數對所述視頻進行處理。本申請實施例在進行視頻轉碼過程中不會增加額外存儲消耗，并可以在無需額外增加系統部署成本的同時盡量減少系統資源消耗。

技術領域

本申請涉及視頻處理技術領域，特別是涉及一種視頻轉碼方法、裝置和系統。

背景技術

隨著互聯網技術的迅猛發展，人們對互聯網視頻服務的需求也日益增加。而視頻轉碼幾乎是一切互聯網視頻服務的基礎。然而，由于視頻拍攝、版權和年代等原因，部分視頻需要進一步加工，例如去噪、超分辨率等，才能獲得更好的觀看質量。因此，經過多年的發展，常規的視頻圖像處理技術已被應用。

由于近幾年機器學習算法的興起，利用機器學習尤其是對圖像進行復雜處理已經在理論上證明可以取得更佳的處理效果。然而，現有機器學習在圖像處理方面還僅僅局限在單張圖片處理的階段，而無法在視頻中使用。分析其原因在于，現有機器學習框架本身并不支持視頻的輸入輸出，而從圖片到視頻圖像在處理流程上的復雜度并不只是簡單的幀數增加。

因此，如何更高效地利用機器學習的優勢直接對視頻進行復雜處理，成為亟需本領域技術人員解決的技術問題。

發明內容

鑒于上述問題，提出了本申請實施例以便提供一種克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的一種視頻轉碼方法、裝置及系統。

本申請公開了一種視頻轉碼方法，包括：

接收機器學習框架下發的模型文件；

將所述模型文件變換成濾波器能夠識別的簡單文件；

根據所述簡單文件設置濾波器參數；

基于所述濾波器參數對所述視頻進行處理。

相應的，本申請還公開了一種視頻轉碼裝置，包括：

模型接收模塊，用于接收機器學習框架下發的模型文件；

文件變換模塊，用于將所述模型文件變換成濾波器能夠識別的簡單文件；

參數設置模塊，用于根據所述文件變換模塊變換后的簡單文件，設置濾波器參數；

視頻處理模塊，用于基于所述參數設置模塊設置的濾波器參數對所述視頻進行處理。

此外，本申請還公開了一種視頻轉碼系統，包括：

機器學習框架，用于對訓練樣本進行訓練得到模型文件；

所述視頻轉碼裝置包括：

模型接收模塊，用于接收所述機器學習框架下發的模型文件；

文件變換模塊，用于將所述模型文件變換成濾波器能夠識別的簡單文件；

參數設置模塊，用于根據所述文件變換模塊變換后的簡單文件，設置濾波器參數；

視頻轉碼模塊，用于基于所述參數設置模塊設置的濾波器參數對所述視頻進行處理。

根據本申請提供的具體實施例，本申請公開了以下技術效果：

本申請實施例，通過轉碼系統將機器學習框架下發的模型文件變換成轉碼濾波器能夠識別的簡單文件，根據該簡單文件設置濾波器參數，再基于該濾波器參數對視頻進行濾波處理，從而可以高效的實現集成機器學習的視頻處理功能。與現有技術相比，本申請實施例在處理過程中無需受到機器學習框架的限制將視頻轉化成圖片，而是直接對視頻進行處理，因此在進行視頻轉碼過程中不會增加額外的存儲消耗。