[发明专利]一种视频转码方法、装置和系统有效
申请号: | 201610179243.5 | 申请日: | 2016-03-25 |
公开(公告)号: | CN107231566B | 公开(公告)日: | 2020-12-18 |
发明(设计)人: | 徐浩晖;梅大为;周昌 | 申请(专利权)人: | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
主分类号: | H04N21/2343 | 分类号: | H04N21/2343;H04N21/4402 |
代理公司: | 北京润泽恒知识产权代理有限公司 11319 | 代理人: | 苏培华 |
地址: | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 视频 方法 装置 系统 | ||
本申请实施例提供一种视频转码方法、装置和系统。所述方法包括:接收机器学习框架下发的模型文件;将所述模型文件变换成滤波器能够识别的简单文件;根据所述简单文件设置滤波器参数;基于所述滤波器参数对所述视频进行处理。本申请实施例在进行视频转码过程中不会增加额外存储消耗,并可以在无需额外增加系统部署成本的同时尽量减少系统资源消耗。
技术领域
本申请涉及视频处理技术领域,特别是涉及一种视频转码方法、装置和系统。
背景技术
随着互联网技术的迅猛发展,人们对互联网视频服务的需求也日益增加。而视频转码几乎是一切互联网视频服务的基础。然而,由于视频拍摄、版权和年代等原因,部分视频需要进一步加工,例如去噪、超分辨率等,才能获得更好的观看质量。因此,经过多年的发展,常规的视频图像处理技术已被应用。
由于近几年机器学习算法的兴起,利用机器学习尤其是对图像进行复杂处理已经在理论上证明可以取得更佳的处理效果。然而,现有机器学习在图像处理方面还仅仅局限在单张图片处理的阶段,而无法在视频中使用。分析其原因在于,现有机器学习框架本身并不支持视频的输入输出,而从图片到视频图像在处理流程上的复杂度并不只是简单的帧数增加。
因此,如何更高效地利用机器学习的优势直接对视频进行复杂处理,成为亟需本领域技术人员解决的技术问题。
发明内容
鉴于上述问题,提出了本申请实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种视频转码方法、装置及系统。
本申请公开了一种视频转码方法,包括:
接收机器学习框架下发的模型文件;
将所述模型文件变换成滤波器能够识别的简单文件;
根据所述简单文件设置滤波器参数;
基于所述滤波器参数对所述视频进行处理。
相应的,本申请还公开了一种视频转码装置,包括:
模型接收模块,用于接收机器学习框架下发的模型文件;
文件变换模块,用于将所述模型文件变换成滤波器能够识别的简单文件;
参数设置模块,用于根据所述文件变换模块变换后的简单文件,设置滤波器参数;
视频处理模块,用于基于所述参数设置模块设置的滤波器参数对所述视频进行处理。
此外,本申请还公开了一种视频转码系统,包括:
机器学习框架,用于对训练样本进行训练得到模型文件;
所述视频转码装置包括:
模型接收模块,用于接收所述机器学习框架下发的模型文件;
文件变换模块,用于将所述模型文件变换成滤波器能够识别的简单文件;
参数设置模块,用于根据所述文件变换模块变换后的简单文件,设置滤波器参数;
视频转码模块,用于基于所述参数设置模块设置的滤波器参数对所述视频进行处理。
根据本申请提供的具体实施例,本申请公开了以下技术效果:
本申请实施例,通过转码系统将机器学习框架下发的模型文件变换成转码滤波器能够识别的简单文件,根据该简单文件设置滤波器参数,再基于该滤波器参数对视频进行滤波处理,从而可以高效的实现集成机器学习的视频处理功能。与现有技术相比,本申请实施例在处理过程中无需受到机器学习框架的限制将视频转化成图片,而是直接对视频进行处理,因此在进行视频转码过程中不会增加额外的存储消耗。
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