[发明专利]直播显示方法、装置、设备及存储介质在审
申请号: | 202111052966.6 | 申请日: | 2021-09-08 |
公开(公告)号: | CN113905245A | 公开(公告)日: | 2022-01-07 |
发明(设计)人: | 王邦云 | 申请(专利权)人: | 深圳市尤珂网络技术有限公司 |
主分类号: | H04N21/2187 | 分类号: | H04N21/2187;H04N21/431;G06N3/04;G06N3/08;G06T5/00;H04N17/00;H04N21/44 |
代理公司: | 深圳市恒程创新知识产权代理有限公司 44542 | 代理人: | 孔德丞 |
地址: | 518000 广东省深圳市龙岗区布*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 直播 显示 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
1.一种直播显示方法,其特征在于,所述直播显示方法包括:
在接收到直播请求时,接收用户终端发送的当前目标图像,其中,所述当前目标图像为通过用户终端在获取到当前直播图像时,对所述当前直播图像进行图像卷积操作,获得已处理图像,并将所述已处理图像进行图像边框扩充,得到的当前目标图像;
通过预设图像增强模型对所述当前目标图像进行图像增强,获得目标增强图像;
将所述目标增强图像在间隔预设时间后发送至用户端进行展示。
2.如权利要求1所述的直播显示方法,其特征在于,所述将所述目标增强图像在间隔预设时间后发送至用户端进行展示的步骤之后,所述方法还包括:
接收用户端基于所述目标增强图像反馈的展示结果数据;
基于所述展示结果数据通过预设故障检测模型进行故障检测,获得故障检测结果。
3.如权利要求2所述的直播显示方法,其特征在于,所述基于所述展示结果数据通过预设故障检测模型进行故障检测,获得故障检测结果的步骤,包括:
在间隔预设时间后提取展示结果数据中帧图像信息;
将所述帧图像信息与目标增强图像信息进行匹配;
在所述帧图像信息与所述目标增强图像信息匹配不成功时,判定故障检测结果为数据丢失;
所述基于所述展示结果数据通过预设故障检测模型进行故障检测,获得故障检测结果的步骤之后,还包括:
根据所述故障检测结果与所述帧图像信息确定已丢失图像,并将所述已丢失图像进行拼接后重新发送至用户端进行展示。
4.如权利要求2所述的直播显示方法,其特征在于,所述基于所述展示结果数据通过预设故障检测模型进行故障检测,获得故障检测结果的步骤,包括:
在间隔预设时间后提取展示结果数据中帧图像信息;
在所述帧图像信息无法识别时,判定故障检测结果为解码失败;
所述基于所述展示结果数据通过预设故障检测模型进行故障检测,获得故障检测结果的步骤之后,还包括:
根据所述所述故障检测结果将预设初始图像发送至用户端,以使用户端根据预设初始图像恢复显示。
5.如权利要求1-4中任一项所述的直播显示方法,其特征在于,所述将所述目标增强图像在间隔预设时间后发送至用户端进行展示的步骤,包括:
根据历史目标增强图像与所述目标增强图像生成直播视频;
在预设时间间隔后,将所述直播视频发送至用户端进行展示。
6.如权利要求1-4中任一项所述的直播显示方法,其特征在于,所述通过预设图像增强模型对所述当前目标图像进行图像增强,获得目标增强图像的步骤之前,所述方法还包括:
获取高分辨率图像样本,并对所述高分辨率图像样本进行下采样处理,获得低分辨率图像样本;
根据所述高分辨率图像样本与所述低分辨率图像样本通过初始神经网络模型进行模型训练,获得预设图像处理模型。
7.如权利要求6所述的直播显示方法,其特征在于,所述根据所述高分辨率图像样本与所述低分辨率图像样本通过初始神经网络模型进行模型训练,获得预设图像处理模型的步骤,包括:
提取所述高分辨率图像样本的第一高频信息样本,并提取所述低分辨率图像样本的第二高频信息样本;
根据所述第一高频信息样本与所述第二高频信息样本通过初始残差神经网络模型进行模型训练,获得预设图像处理模型。
8.一种直播显示装置,其特征在于,所述直播显示装置包括:
图像获取模块,用于在接收到直播请求时,接收用户终端发送的当前目标图像,其中,所述当前目标图像为通过用户终端在获取到当前直播图像时,对所述当前直播图像进行图像卷积操作,获得已处理图像,并将所述已处理图像进行图像边框扩充,得到的当前目标图像;
图像增强模块,用于通过预设图像增强模型对所述当前目标图像进行图像增强,获得目标增强图像;
图像展示模块,用于将所述目标增强图像在间隔预设时间后发送至用户端进行展示。
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