[发明专利]面向机器的通用编码方法

权利要求书

1.一种面向机器的通用编码方法，其特征在于，包括：

压缩编码阶段：针对不同机器智能分析任务，采用独立任务模式和/或多任务共享模式对相应视频或者图像数据进行压缩得到相应的特征信息；将特征信息放入视频或者图像数据对应的码流中，同时结合压缩模式给定解码中需要的标注信息，从而得到特征码流；

解码阶段：读取特征码流的头信息，根据其中的标注信息确定压缩阶段所使用的压缩模式，从而采用相应的方式读取特征信息，再将特征信息作为机器智能分析任务的输入，得到分析结果；

其中，独立任务模式与多任务共享模式是两种压缩模式；独立任务模式：压缩得到的特征信息仅支持特定任务；多任务共享模式，即压缩得到的特征信息将支持多个对特征需求相同的子任务；所述任务是指机器智能分析任务；

所述标注信息至少包括：

当前码流中所支持的任务编号、是否支持多任务共享模式的标志、码流的起始标志、以及结束标志、特征长度信息、以及特征的分辨率信息；

如果使用了多任务共享模式，则标注信息还包括：码流中所支持的子任务的任务编号；且标注信息中的特征长度信息包含公共部分特征的长度信息与各个子任务的针对性特征的长度信息；

其中，当前码流中所支持的任务编号、是否支持多任务共享模式的标志、码流的起始标志、以及结束标志作为特征码流的头信息；

对于独立任务模式压缩得到的特征信息，将相应的特征长度信息、以及特征的分辨率信息设置在相应特征信息之前，作为独立任务模式头信息；

对于多任务共享模式压缩得到的特征信息，将所支持的子任务的任务编号、特征长度信息、以及特征的分辨率信息设置在相应特征信息之前，作为多任务共享模式头信息。

2.根据权利要求1所述的一种面向机器的通用编码方法，其特征在于，

多任务共享模式中，对于公共部分仅压缩一次，得到公共部分特征；附加部分针对各个子任务分别压缩，得到各个子任务的针对性特征信息；

两种模式单独执行或者全部执行；如果全部执行，则压缩得到的特征信息，按照任务顺序依次排列在码流中。

3.根据权利要求1或2所述的一种面向机器的通用编码方法，其特征在于，所述读取特征码流的头信息，根据其中的标注信息确定压缩阶段所使用的压缩模式，从而采用相应的方式读取特征信息包括：

读取特征码流的头信息，获得码流中所支持的任务编号、码流的起始标志、以及结束标志、以及是否支持多任务共享模式的标志；

根据是否支持多任务共享模式的标志，确定压缩阶段所使用的压缩模式，从而结合当前码流中所支持的任务编号、码流的起始标志、以及结束标志，采用相应的方式读取特征信息。

4.根据权利要求1或2所述的一种面向机器的通用编码方法，其特征在于，解码阶段，采用相应的方式读取特征信息包括：

对于独立任务模式，先读取标注信息中包含的特征长度信息以及分辨率信息，然后，结合当前码流中所支持的任务编号、码流的起始标志、以及结束标志读取相应的特征信息；

对于多任务共享模式，将分为公共部分特征读取和各个子任务针对性特征读取，同时，标注信息中的特征长度信息包含：公共部分特征的长度信息和各个子任务针对性特征的长度信息，读取方式如下：

首先，读取标注信息中包含的码流中所支持的子任务的任务编号，确定相应特征码流能够支持的子任务；

然后，读取标注信息中包含的公共部分特征的长度信息和分辨率信息，结合码流的起始标志、以及结束标志读取公共部分特征；

最后，读取各个子任务针对性特征：各个子任务针对性特征的分辨率信息和公共部分特征部分公用一套参数，结合各个子任务针对性特征的长度信息，以及码流的起始标志、以及结束标志，读取对应子任务的针对性特征信息，将各个子任务针对性特征分别和公共信息进行合并得到各个子任务的完整特征信息。