[发明专利]一种云端流媒体硬解码方法、装置及存储介质

说明书

本发明涉及通信数据解码技术领域，涉及云端流媒体硬解码方法、装置及存储介质，包括步骤：实时采集流媒体数据，将流媒体数据发送到云端服务器；在云端服务器启用硬件解码器对流媒体进行解码；创建一个用于流媒体解码或后处理的设备上下文；创建并分配内存；获取云端服务器的解码器服务；获取缓存指针；解码当前帧；释放缓存；解码结束。在本方法中，在云端服务器采用硬件解码器对流媒体进行解码，解码当前帧时通过对方差大于设定阈值的进行系数矩阵的解码，小于或等于设定阈值时采用浮点数坐标方式进行解码，大大增强了清晰度，且将阈值加入到恢复图像的过程中，根据用户需求进行恢复，大大增大了区分度，显著提升了图像清晰度。

技术领域

本发明涉及通信数据解码技术领域，尤其涉及一种云端流媒体硬解码方法、装置及存储介质。

背景技术

近几十年来，通信技术迅猛发展，网络得以快速普及。流媒体技术伴随着网络的普及和越来越快的网速得以快速发展。如今，生活中的方方面面都能见到流媒体技术运用的身影，采用流媒体技术的应用无处不在。

流媒体技术可以通过压缩数据，然后将压缩后的数据分段进行网络传输来达到实时播放的效果。在多媒体高速发展的时代，能够高效地传输实时视频流非常重要。网络监控、高清视频、云游戏均为常见的涉及视频流的领域。近些年来，随着虚拟化技术的成熟和分布式技术的广泛运用，开发可以部署到云端的流媒体解码系统成为当下流媒体解码领域研究的热点。

目前，随着流媒体的普及与逐步完善，如何在现有环境中结合同样也在近年快速发展的图像模式识别，打造智能化的流媒体解码系统成了重中之重。但由于模式识别的大运算量，实时性本身十分依赖硬件，当需要识别的图像来源为网络摄像头时，对实时性的考验就更大了。这里实时性的提高有包括两个方面，一个是视频流信号的采集与解码，另一个对图像识别的速度。目前这两方面都严重依赖软件的支持，现有的软件解码CPU占用率高，视频播放不流畅，功耗高。 且现有的解码方法具有低滤波器特性，使得高频分量容易受损，使得图像轮廓在一定程度上变得模糊。

因此，为满足流媒体技术发展的需求，如何降低CPU占用率，降低功耗，提高视频播放流畅度，实现流媒体硬解码迫在眉睫。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种云端流媒体硬解码方法及装置，旨在解决现有技术中终端接入风险高的技术问题。

为实现上述目的，本发明实施例提供了一种云端流媒体硬解码方法，应用于云端服步骤1、采用流媒体客户端捕获流媒体，实时采集流媒体数据，将流媒体数据分段发送到云端服务器；

步骤2、云端服务器启用硬件解码器对流媒体进行解码，具体步骤如下：

步骤2-0、确定调用的接口函数查询设备是否支持硬件解码或流媒体后处理操作；创建一个用于流媒体解码或后处理的设备上下文，用来存储设备的状态等信息；创建并分配缓存，用来存放待解码及解码后的数据，同时设定存放解码或后处理完的数据的渲染目标存储区；在云端服务器上分别获得多段流媒体数据，并将多段流媒体数据存放到缓存中，收齐多段流媒体数据，获得的流媒体数据总和为，其中H(t,n)表示t时刻第n段拥有的数据数量，L表示丢包率，Q(r,n)表示r时刻第n段所请求的数据数量；

步骤2-1、设置设备参数；

步骤2-2、获取云端服务器的解码器服务；

步骤2-3、开始解码；

步骤2-4、获取缓存指针；

步骤2-5、解码当前帧，当当前帧的灰度矩阵方差大于设定阈值 时，解码公式如下：X=A^-1Z，其中X表示解码后的数据，Z表示获得的流媒体数据矩阵，A表示系数矩阵；当当前帧的灰度矩阵方差小于设定阈值时，解码公式如下：，其中，为[0,1)区间的浮点数，为在视频帧浮点坐标处的像素值，、、、分别为原图像中的坐标、、、处的像素值；

步骤2-6、释放缓存；