[发明专利]视频流编码方法、装置、系统、电子设备及存储介质

说明书

本申请实施例提供了视频流编码方法、装置、系统、电子设备及存储介质，分别确定待编码视频流中每帧视频帧的帧场景类别，然后将视频流划分为多个视频段，并根据每帧视频帧的帧场景类别得到每个视频段的段场景类别，按照段场景类别所对应的编码参数对相应的视频段进行编码，段场景类别重要的视频段采用高图像质量的编码参数，能够保证视频流中重要信息的质量，段场景类别不重要的视频段采用低图像质量的编码参数，从而降低编码后的数据量，能够在保证视频流中重要信息的质量的前提下减少视频占用空间，便于视频流的存储和传输。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，特别是涉及视频流编码方法、装置、系统、电子设备及存储介质。

背景技术

内窥镜(Endoscopes)是一种常用的医疗器械，由导光束结构及一组镜头组成，经人体的天然孔道或经小切口进入人体内，采集体内视频并通过外部显示设备进行显示，用于人体器官或组织的检查及手术治疗。内窥镜手术相对于开放性手术，具有创口小、恢复快等优势，在临床上受到患者和医生的青睐。

内窥镜采集的视频流除了实时显示以外，还需要存储下来以方便后续的手术过程追溯、病例研究与分享及规培等。当前大多数内窥镜采集的视频图像的分辨率均超过1080P，而随着技术和需求的发展，内窥镜采集的视频流的分辨率和帧率也变得很高，各个厂商陆续推出了4K分辨率的内窥镜，然而高分辨率的视频流即使编码后仍会占用较大的存储空间，如何节约内窥镜视频流的存储空间成为亟待解决的问题。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种视频流编码方法、装置、系统、电子设备及存储介质，以实现减少编码后视频流的数据量，从而节约视频流的存储空间。具体技术方案如下：

第一方面，本申请实施例提供了一种视频流编码方法，所述方法包括：

获取待编码的视频流；

利用预先训练的深度学习模型，分别确定所述视频流中每帧视频帧的帧场景类别；

将所述视频流划分为多个视频段，并根据各帧视频帧的帧场景类别分别得到每个所述视频段的段场景类别，其中，针对任一视频段，该视频段的段场景类别至少与该视频段中一帧视频帧的帧场景类别相同；

针对每一视频段，按照该视频段的段场景类别所对应的编码参数，对该视频段进行编码。

在一种可能的实施方式中，所述将所述视频流划分为多个视频段，并根据各帧视频帧的帧场景类别分别得到每个所述视频段的段场景类别，包括：

根据第一预设帧数阈值N，将接收到的所述视频流按照时序每N帧划分为一个视频段，得到多个视频段；

针对每一视频段，根据该视频段中各帧视频帧的帧场景类别，确定该视频段的段场景类别。

在一种可能的实施方式中，所述针对每一视频段，根据该视频段中各帧视频帧的帧场景类别，确定该视频段的段场景类别，包括：

针对任一视频段，若该视频段中的各视频帧的帧场景类别中包括重要场景类别，则选取该视频段中视频帧数量最多的重要场景类别，作为该视频段的段场景类别；

针对任一视频段，若该视频段中的各视频帧的帧场景类别中不包括重要场景类别，则选取该视频段中视频帧数量最多的帧场景类别，作为该视频段的段场景类别。

在一种可能的实施方式中，所述将所述视频流划分为多个视频段，并根据各帧视频帧的帧场景类别分别得到每个所述视频段的段场景类别，包括：

根据各帧视频帧的帧场景类别，将所述视频流中帧场景类别相同、且时序上连续的视频帧划分到为一视频段，得到多个视频段；

针对每一视频段，将该视频段的帧场景类别作为该视频段的段场景类别。