[发明专利]边缘智能环境下的视频处理方法、装置及计算设备

权利要求书

1.一种边缘智能环境下的视频处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取针对于终端的当前视频编码策略的资源供给信息，以及针对于终端发送的当前视频数据的姿态估计处理的质量指标数据；

根据所述资源供给信息以及所述姿态估计处理的质量指标数据，通过预设视频编码策略模型计算得到目标视频编码策略；

其中，预设视频编码策略模型通过拟合视频编码策略、姿态估计处理的质量指标以及视频处理资源消耗之间的量化关系而得到；

向所述终端下发所述目标视频编码策略，以供所述终端按照所述目标视频编码策略对后续采集的视频数据进行编码处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述姿态估计处理的质量指标包括：姿态估计分析的准确度和传输时延。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标视频编码策略包括以下的视频参数：视频分辨率倍数、量化参数、编码区域。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法执行之前，进一步包括：

拟合视频编码策略和姿态估计处理的质量指标之间的第一量化关系，拟合视频编码策略和视频处理资源消耗之间的第二量化关系；

根据所述第一量化关系以及所述第二量化关系，拟合得到视频处理资源消耗、视频编码策略以及姿态估计处理的质量指标三者之间的第三量化关系；

根据所述第三量化关系，构建深度强化学习框架，得到所述视频编码策略模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法执行之前，进一步包括：

接收终端发送的资源状态信息，通过所述第二量化关系进行资源调度处理，确定所述资源供给信息；其中，所述资源供给信息包括：计算资源供给信息和网络资源供给信息。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法执行之前，进一步包括：

接收终端发送的所述当前视频数据，对所述当前视频数据进行姿态预估处理，并分析得到姿态估计处理的质量指标数据。

7.一种边缘智能环境下的视频处理方法，其特征在于，所述方法包括：

向边缘节点发送当前视频数据；以供所述边缘节点计算得到终端的当前视频编码策略对应的资源供给信息，以及对所述当前视频数据进行姿态估计处理，并检测姿态估计处理的质量指标数据，并根据资源供给信息以及姿态估计处理的质量指标数据，通过预设视频编码策略模型计算得到目标视频编码策略；

其中，预设视频编码策略模型通过拟合可行视频编码策略、姿态估计处理的质量指标以及视频处理资源消耗之间的量化关系而得到；

接收边缘节点反馈的目标视频编码策略，按照目标视频编码策略对后续采集的视频数据进行编码处理。

8.边缘智能环境下的视频处理装置，其特征在于，所述包括：

数据获取模块，适于获取针对于终端的当前视频编码策略的资源供给信息，以及针对于终端发送的当前视频数据的姿态估计处理的质量指标数据；

策略处理模块，适于根据所述资源供给信息以及所述姿态估计处理的质量指标数据，通过预设视频编码策略模型计算得到目标视频编码策略；

其中，预设视频编码策略模型通过拟合视频编码策略、姿态估计处理的质量指标以及视频处理资源消耗之间的量化关系而得到；

策略下发模块，适于向终端下发所述目标视频编码策略，以供所述终端按照所述目标视频编码策略对后续采集的视频数据进行编码处理。

9.一种计算设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；

所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行如权利要求1-6中任一项所述的边缘智能环境下的视频处理方法对应的操作。

10.一种计算机存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如权利要求1-6中任一项所述的边缘智能环境下的视频处理方法对应的操作。