[發明專利]視頻編碼方法、裝置、設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202011531195.4
• 申請日: 2020-12-22
• 公開（公告）號: CN112672157B
• 公開（公告）日: 2022-08-05
• 發明（設計）人: 孫智;陳健生
• 申請（專利權）人: 廣州博冠信息科技有限公司
• 主分類號: H04N19/14
• 分類號: H04N19/14;H04N19/146;G06K9/62;G06N20/00
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205
• 代理人: 張娜;黃健

本申請提供一種視頻編碼方法、裝置、設備及存儲介質，該方法包括：獲取視頻數據，將視頻數據輸入至視頻復雜度分類模型，得到視頻數據的復雜度類別；根據視頻數據的復雜度類別，確定與復雜度類別對應的視頻編碼參數集合，視頻編碼參數集合包括多種視頻編碼參數；基于視頻編碼參數集合中各視頻編碼參數，對視頻數據進行視頻編碼。其中，視頻復雜度分類模型是基于輕量級深度學習模型訓練得到的用于確定視頻復雜度類別的模型。上述技術方案可實時地獲取每段視頻的復雜度類別，根據復雜度類別匹配合適的視頻編碼參數集合，避免復雜度不高的視頻片段使用過大碼率，造成帶寬浪費的問題，提高視頻編碼效率。

技術領域

本申請實施例涉及視頻處理領域，尤其涉及一種視頻編碼方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術

相比與其他多媒體，視頻具有直觀生動、內容豐富等顯著特點，成為人們獲取信息的主要媒介。隨著信息技術的不斷發展，多媒體通信、數字電視等各類視頻應用的視頻數據量急劇增加，視頻存儲和傳輸需要更大的存儲空間和更高帶寬。因此，視頻編碼技術成為信息技術領域的研究重點。

視頻編碼參數很大程度上決定視頻本身的清晰度、碼率大小。一般而言，在其他視頻編碼參數相同的情況下，碼率越高，視頻清晰度越高，用戶體驗越好，相應的，網絡服務器帶寬成本越高。可見，用戶體驗和帶寬成本之間存在一定矛盾。目前針對視頻的編碼優化，主要是通過對視頻場景的識別，根據視頻場景確定編碼參數，編碼參數主要基于視頻場景的語義。

然而，對于相同或近似場景的兩段視頻，每段視頻包含的各圖像幀畫面的復雜程度以及畫面變化情況差異較大，僅僅通過視頻場景對應的編碼參數對視頻進行編碼，可能使用過大碼率，造成帶寬的浪費。

發明內容

本申請實施例提供一種視頻編碼方法、裝置、設備及存儲介質，實現對視頻數據的動態編碼，提高視頻編碼效率。

第一方面，本申請實施例提供一種視頻編碼方法，包括：

獲取視頻數據，將所述視頻數據輸入至視頻復雜度分類模型，得到所述視頻數據的復雜度類別，其中，所述視頻復雜度分類模型是基于輕量級深度學習模型訓練得到的用于確定視頻復雜度類別的模型；

根據所述視頻數據的復雜度類別，確定與所述復雜度類別對應的視頻編碼參數集合，所述視頻編碼參數集合包括多種視頻編碼參數；

基于所述視頻編碼參數集合中各視頻編碼參數，對所述視頻數據進行視頻編碼。

在本申請的一個實施例中，所述視頻復雜度分類模型的訓練過程，包括：

獲取視頻樣本集合，所述視頻樣本集合包括多個視頻長度滿足預設長度的視頻樣本；

確定每個所述視頻樣本的復雜度標簽值，所述復雜度標簽值用于指示所述視頻樣本的復雜度類別；

建立初始視頻復雜度分類模型，將每個所述視頻樣本作為所述初始復雜度預測模型的輸入，將每個所述視頻樣本的復雜度標簽值作為所述初始復雜度預測模型的輸出，進行模型訓練，得到訓練好的視頻復雜度分類模型。

在本申請的一個實施例中，所述確定每個所述視頻樣本的復雜度標簽值，包括：

若所述視頻樣本為非固定碼率系數CRF模式的視頻樣本，將所述視頻樣本轉碼為CRF模式的視頻樣本；

根據所述CRF模式的視頻樣本確定所述視頻樣本的復雜度標簽值。

在本申請的一個實施例中，不同復雜度類別對應的視頻編碼參數集合是采用遺傳算法對初始視頻編碼參數集合中的各視頻編碼參數進行優化得到的。

在本申請的一個實施例中，第一復雜度類別為復雜度類別中的任意一個類別，確定所述第一復雜度類別對應的第一視頻編碼參數集合，包括：

獲取多個初始視頻編碼參數集合以及所述第一復雜度類別的第一視頻樣本；