[發(fā)明專利]用于處理視頻的方法和裝置有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201810073414.5 | 申請日: | 2018-01-25 |
| 公開(公告)號: | CN108174290B | 公開(公告)日: | 2019-05-24 |
| 發(fā)明(設計)人: | 邢懷飛;郭帆;史純華 | 申請(專利權)人: | 北京百度網訊科技有限公司 |
| 主分類號: | H04N21/4402 | 分類號: | H04N21/4402 |
| 代理公司: | 北京英賽嘉華知識產權代理有限責任公司 11204 | 代理人: | 王達佐;馬曉亞 |
| 地址: | 100085 北京市*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 視頻 碼子 轉碼 復雜度 碼率 待轉碼視頻 方法和裝置 屬性特征 特征向量 視頻處理 預測模型 預先設置 子視頻 申請 | ||
1.一種用于處理視頻的方法,包括:
獲取待轉碼視頻,以及將所述待轉碼視頻劃分成至少兩個待轉碼子視頻,其中,所述待轉碼視頻包括至少兩個圖像組,所述至少兩個待轉碼子視頻中的每個待轉碼子視頻包括至少一個圖像組,所述將所述待轉碼視頻劃分成至少兩個待轉碼子視頻,包括:確定所述待轉碼視頻所包括的圖像組的屬性特征;對于所述待轉碼視頻所包括的至少兩個圖像組中的每個圖像組,將與該圖像組相鄰的圖像組確定為該圖像組的臨近圖像組,以及確定該圖像組與該圖像組的臨近圖像組的屬性特征的特征值的差值;確定所確定的差值是否小于預設閾值;響應于確定所確定的差值小于預設閾值,將該圖像組和該圖像組的臨近圖像組合并為待轉碼子視頻;
對于所述至少兩個待轉碼子視頻中的每個待轉碼子視頻,執(zhí)行以下步驟:確定該待轉碼子視頻的屬性特征;基于所確定的屬性特征,生成該待轉碼子視頻的特征向量;將所生成的特征向量輸入預先訓練的復雜度預測模型,獲得用于表征該待轉碼子視頻的復雜程度的復雜度指數,其中,復雜度預測模型用于表征視頻的特征向量與復雜度指數的對應關系;基于所獲得的復雜度指數和預先設置的碼率,確定該待轉碼子視頻的轉碼用碼率;基于所確定的轉碼用碼率,對該待轉碼子視頻進行轉碼,生成轉碼后子視頻。
2.根據權利要求1所述的方法,其中,所述復雜度預測模型通過如下步驟訓練得到:
獲取樣本視頻以及預先標定的、用于表征樣本視頻的復雜程度的復雜度指數;
確定樣本視頻的屬性特征,以及基于所確定的樣本視頻的屬性特征,生成樣本視頻的特征向量;
利用機器學習方法,將所生成的樣本視頻的特征向量輸入所述復雜度預測模型,得到所述樣本視頻的復雜度指數預測結果,將所述樣本視頻的復雜度指數預測結果與預先標定的、用于表征樣本視頻的復雜程度的復雜度指數進行比對,根據比對結果調整所述復雜度預測模型的參數,以使所述樣本視頻的復雜度指數預測結果與預先標定的、用于表征樣本視頻的復雜程度的復雜度指數之間的差異小于預設的差異值。
3.根據權利要求1所述的方法,其中,屬性特征包括以下至少一項:比特數,碼率,分辨率,幀率,空間復雜度,時間復雜度。
4.根據權利要求1-3之一所述的方法,其中,所述方法還包括:
對所生成的轉碼后子視頻進行合并,生成目標視頻。
5.根據權利要求4所述的方法,其中,所述方法還包括:
輸出所述目標視頻。
6.一種用于處理視頻的裝置,包括:
劃分單元,配置用于獲取待轉碼視頻,以及將所述待轉碼視頻劃分成至少兩個待轉碼子視頻,其中,所述待轉碼視頻包括至少兩個圖像組,所述至少兩個待轉碼子視頻中的每個待轉碼子視頻包括至少一個圖像組,所述劃分單元包括:確定模塊,配置用于確定所述待轉碼視頻所包括的圖像組的屬性特征;合并模塊,配置用于對于所述待轉碼視頻所包括的至少兩個圖像組中的每個圖像組,將與該圖像組相鄰的圖像組確定為該圖像組的臨近圖像組,以及確定該圖像組與該圖像組的臨近圖像組的屬性特征的特征值的差值;確定所確定的差值是否小于預設閾值;響應于確定所確定的差值小于預設閾值,將該圖像組和該圖像組的臨近圖像組合并為待轉碼子視頻;
執(zhí)行單元,配置用于對于所述至少兩個待轉碼子視頻中的每個待轉碼子視頻,執(zhí)行以下步驟:確定該待轉碼子視頻的屬性特征;基于所確定的屬性特征,生成該待轉碼子視頻的特征向量;將所生成的特征向量輸入預先訓練的復雜度預測模型,獲得用于表征該待轉碼子視頻的復雜程度的復雜度指數,其中,復雜度預測模型用于表征視頻的特征向量與復雜度指數的對應關系;基于所獲得的復雜度指數和預先設置的碼率,確定該待轉碼子視頻的轉碼用碼率;基于所確定的轉碼用碼率,對該待轉碼子視頻進行轉碼,生成轉碼后子視頻。
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