[发明专利]一种视频编码方法、装置、设备和介质

说明书

本发明公开了一种视频编码方法、装置、设备和介质，由于本发明获取每一视频帧的运动情况确定运动等级，并基于运动等级确定当前视频帧的目标码率，根据目标码率确定视频帧分配的目标比特，根据目标比特映射得到视频帧的量化参数，根据目标视频中每个视频帧的量化参数，对目标视频中每个视频帧进行编码，得到压缩后的码流，相比现有技术简单的将视频帧中的场景分为运动场景和静止场景，进而采用对应地固定编码方式进行编码的方法，本发明实现了在运动时用较高的目标码率，在静止时主动降低目标码率，进而节省整体码率的目的。

技术领域

本发明涉及视频编解码技术领域，尤其涉及一种视频编码方法、装置、设备和介质。

背景技术

视频编解码技术旨在将对采集到的视频压缩成不同的标准格式的数据，用于传输或存储，视频编解码的标准有H.264/先进视频编码标准(Advanced Video Coding，AVC)、H.265/高性能视频编码标准(High Efficiency Video Coding，HEVC)、H.266/通用视频编码标准(Versatile Video Coding，VVC)等。

码率控制是视频编码标准的关键技术之一，通过对编码过程中的编码参数进行调节，可以对视频数据进行数据压缩，进而控制各个时刻的码率大小。视频中的每一幅图片被称为一帧，一帧压缩后的大小与编码器在编码过程中的参数相关，这些参数包括帧的类型、运动信息、量化参数(Quanlization Parameter,QP)等。上述参数中的量化参数控制的是有损量化处理过程中损失数据量的大小，对编码帧的大小有直接影响。

现有技术中基于量化参数进行码率控制的常用方式有：固定码率(Constant BitRate，CBR)和可变码率(Variable Bit Rate，VBR)。CBR对码率控制的要求相比VBR更加严格，因为CBR要求局部码率保持恒定，而VBR允许局部码率在一定范围内浮动，而保持主观质量的稳定。随着多媒体技术的发展，对视频流的码率控制的性能要求也提高，对CBR而言，一个准确的码率控制，可以最大限度的满足不浪费带宽传输的数据，对VBR而言，则能够在保持主观质量的前提下尽可能的节省码率。

码率控制一般会从三个层面对码率进行控制，分别为：图片组(Group ofPicture，GOP)级、帧级、宏块级；GOP级码控是指视频在编码时通常被划分为多个连续的GOP，是码率控制过程中进行处理的最大单元，GOP级码控过程会根据目标码率以及缓冲区状态为每个GOP合理地分配目标比特数；帧级码控是指每个GOP中又会包含多个视频帧，帧级码控过程则会根据该GOP总的目标比特数以及视频帧的特性为每帧图像分配目标比特数；宏块级码控过程对整帧视频中的每个编码宏块单独进行分析，根据每个编码宏块的特性得到宏块的比特；在根据GOP级、帧级、宏块级的比特计算量化参数时，采用的是率失真理论，率失真理论在数据压缩中，为数据压缩的性能提供理论极限和比较标准，依靠率失真理论提高视频压缩质量的方法被称为率失真优化(Rate-distortion optimization，RDO)；R-λ模型作为码率控制模型中的一种，使用的就是率失真优化，通过R-λ模型构建了分配比特(R)与率失真参数(λ)之间的数学关系模型，再通过率失真参数(λ)与量化参数(QP)之间的映射关系，求出量化参数，从而控制码率的大小。而R-Q模型则直接构建了分配比特(R)与量化因子(Qscale)之间的数学关系模型，再由Qscale计算得到QP。

现有技术中的视频监控场景判别方法及其监控图像编码方法、及装置中，将监控得到的前一视频帧以及当前视频帧相减得到残差帧，然后统计残差帧非零像素点数目与残差帧所有像素点的比值，若比值大于设定的阈值，则认为当前场景为运动场景，否则为静止场景，针对识别到的运动场景或静止场景，采用运动场景或静止场景的图像编码方法，从而实现了监控图像编码。