[发明专利]视频处理方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种视频处理方法，其特征在于，包括：

获取当前视频帧，并确定所述当前视频帧与上一视频帧的视频帧相似度；

根据所述视频帧相似度及设定个数的判定阈值，确定深度全卷积神经网络中各卷积层相对所述当前视频帧的卷积处理权限，所述深度全卷积神经网络预先训练获得，所述卷积处理权限包括允许处理和拒绝处理；

根据各所述卷积处理权限，通过所述深度全卷积神经网络处理所述当前视频帧，获得所述当前视频帧对应的目标视频帧。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述深度全卷积神经网络包括：用于视频帧特征下采样的编码器和用于视频帧特征上采样的解码器；

所述编码器及所述解码器中分别包括所述设定个数的下采样卷积层和上采样卷积层，且一个下采样卷积层对应一个上采样卷积层并建立有跳连接；

各所述判定阈值分别对应所述编码器中的一个下采样卷积层，且各所述判定阈值按照各下采样卷积层的连接顺序依次降低。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述视频帧相似度及设定个数的判定阈值，确定深度全卷积神经网络中各卷积层相对所述当前视频帧的卷积处理权限，包括：

按照所述编码器中各下采样卷积层的连接顺序，从各所述判定阈值中选取一个作为当前判定阈值；

如果所述视频帧相似度小于或等于所述当前判定阈值，则确定所述当前判定阈值所对应目标下采样卷积层的卷积处理权限为允许处理，并返回执行新的当前判定阈值的选取操作直至当前判定阈值为末个判定阈值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：

如果所述视频帧相似度大于所述当前判定阈值，则确定所述当前判定阈值所对应当前下采样卷积层及所述目标下采样卷积层之后各下采样卷积层的卷积处理权限均为拒绝处理。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据各所述卷积处理权限，通过所述深度全卷积神经网络处理所述当前视频帧，获得所述当前视频帧对应的目标视频帧，包括：

通过所述编码器接收作为输入数据的所述当前视频帧，并记为首个待下采样的待下采样特征图；

通过所述编码器中各下采样卷积层的连接顺序，选定一个下采样卷积层作为当前下采样卷积层；

通过在所述当前下采样卷积层上对所述待下采样特征图的下采样处理，获得对应的当前下采样特征图；

通过所述当前下采样卷积层与所述解码器上所对应目标上采样卷积层的跳连接，处理所述当前下采样特征图，获得所述目标上采样卷积层对应的跳连接特征图；

如果所述当前下采样卷积层的卷积处理权限为拒绝处理，则从所述目标上采样卷积层开始，按照预设的第一上采样策略对所述跳连接特征图进行上采样处理，将输出的灰度特征图作为所述当前视频帧的目标视频帧。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：

如果所述当前下采样卷积层的卷积处理权限为允许处理，则当所述当前下采样卷积层为非末尾下采样卷积层时，将所述当前下采样特征图作为新的待下采样特征图，返回执行当前下采样卷积层的选取操作。

7.根据权利要求6所述的方法，还包括：

当所述当前下采样卷积层为末尾下采样卷积层时，从所述目标上采样卷积层开始，按照预设的第二上采样策略对所述当前下采样特征图进行上采样处理，将输出的灰度特征图作为所述当前视频帧的目标视频帧；

其中，所述第一上采样策略与所述第二上采样策略为预先设定的不同策略。