一种视频处理方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本公开是关于一种视频处理方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取需要处理的视频的特征；将所述视频的特征输入到处理参数集合生成模型，得到处理参数集合生成模型输出的用于对所述视频进行处理的处理参数集合；采用所述处理参数集合，对所述视频进行处理，得到目标视频，其中，所述目标视频的视频质量分数大于分数阈值。一方面，降低了确定用于对需要处理的视频进行处理的处理参数集合的过程的开销，另一方面，考虑了处理参数集合对目标视频的质量的影响，确定出的用于对需要处理的视频进行处理的处理参数集合可以使得目标视频具有较高的质量。

A video processing method, device, electronic equipment and storage medium

【技术实现步骤摘要】
一种视频处理方法、装置、电子设备及存储介质
本公开涉及视频领域，具体涉及视频处理方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
在将视频平台中的视频提供给用户之前，需要采用诸如包含码率、分辨率的处理参数集合对视频进行处理，将得到的经过处理的视频提供给用户。例如，视频平台在将一个用户上传的录制视频提供给其他用户之前，需要采用处理参数集合对该用户上传的录制视频处理，将得到的经过处理的视频提供给其他用户。目前，在确定用于对视频进行处理的处理参数集合时，通常采用的方式为：针对一个视频，采用预先设置的多个处理参数集合分别对该视频进行模拟处理，根据处理效率，确定预先设置的多个处理参数集合中的用于对该视频进行处理的处理参数集合。然而，当采用上述方式确定处理参数集合时，一方面，需要对同一个视频进行多次模拟处理才能确定用于对该视频进行处理的处理参数集合，复杂度高，视频平台中的视频为海量级别，对于每一个视频，均需要分别通过多次模拟处理才能确定处理参数集合，造成确定处理参数集合的过程开销大。另一方面，在确定处理参数集合时，考虑处理效率，而没有考虑在采用处理参数集合对视频进行处理之后得到的目标视频的质量，换言之，没有考虑处理参数集合对目标视频的质量的影响。
技术实现思路
为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种视频处理方法、装置、电子设备及存储介质。根据本公开实施例的第一方面，提供一种视频处理方法，包括：获取需要处理的视频的特征；将所述视频的特征输入到处理参数集合生成模型，得到处理参数集合生成模型输出的用于对所述视频进行处理的处理参数集合；采用所述处理参数集合，对所述视频进行处理，得到目标视频，其中，所述目标视频的视频质量分数大于分数阈值。在一些实施例中，用于对所述视频进行处理的处理参数集合包括：用于对所述视频进行编码的码率、用于对所述视频进行编码的分辨率、与在对所述视频进行编码之前需要对所述视频进行的处理相关的前处理参数、与需要对经过编码的视频进行的处理相关的后处理参数，其中，所述经过编码的视频为对所述视频进行编码之后得到的视频。在一些实施例中，所述处理参数集合生成模型为用于生成处理参数集合的神经网络；以及在将所述视频的特征输入到处理参数集合生成模型之前，还包括：获取用于训练的视频，以及生成所述用于训练的视频的标注信息，所述标注信息包括：目标处理参数集合，其中，在采用所述目标处理参数集合对所述用于训练的视频进行处理之后得到的视频的视频质量分数大于分数阈值；获取所述用于训练的视频的特征，以及将所述用于训练的视频的特征输入到所述神经网络，得到所述神经网络预测出的处理参数集合；计算指示所述预测出的处理参数集合与所述目标处理参数集合的差异的差异信息；基于所述差异信息，对所述神经网络的网络参数的参数值进行更新。在一些实施例中，所述生成所述用于训练的视频的标注信息包括：生成与所述用于训练的视频相关的多个候选处理参数集合，候选处理参数集合包括：码率、分辨率、前处理参数、后处理参数；对于所述多个候选处理参数集合中的每一个候选处理参数集合，采用候选处理参数集合对所述用于训练的视频进行处理，得到经过处理的视频；计算经过处理的视频的视频质量分数；确定多个候选处理参数集合中的对应的视频质量分数大于分数阈值的候选处理参数集合；将确定出的所有候选处理参数集合中的对应的视频质量分数最高的候选处理参数集合作为所述用于训练的视频的标注信息中的目标处理参数集合。在一些实施例中，所述生成与所述用于训练的视频相关的多个候选处理参数集合包括：生成多个编码参数组合，其中，编码参数组合包括：码率、分辨率；对于每一个编码参数组合，采用编码参数组合对所述用于训练的视频进行编码，得到经过编码的视频；计算经过编码的视频的失真信息；基于每一个编码参数组合各自对应的失真信息，确定多个编码参数组合中的最优的编码参数组合；将最优的编码参数组合分别与多个前后处理参数组合中的每一个前后处理参数组合进行组合，得到所述多个候选处理参数集合，其中，多个前后处理参数组合通过将多个前处理参数和多个后处理参数进行组合得到。根据本公开实施例的第二方面，提供一种视频处理装置，包括：获取模块，被配置为获取需要处理的视频的特征；生成模块，被配置为将所述视频的特征输入到处理参数集合生成模型，得到处理参数集合生成模型输出的用于对所述视频进行处理的处理参数集合；处理模块，被配置为采用所述处理参数集合，对所述视频进行处理，得到目标视频，其中，所述目标视频的视频质量分数大于分数阈值。在一些实施例中，用于对所述视频进行处理的处理参数集合包括：用于对所述视频进行编码的码率、用于对所述视频进行编码的分辨率、与在对所述视频进行编码之前需要对所述视频进行的处理相关的前处理参数、与需要对经过编码的视频进行的处理相关的后处理参数，其中，所述经过编码的视频为对所述视频进行编码之后得到的视频。在一些实施例中，视频处理装置还包括：训练数据获取模块，被配置为当所述处理参数集合生成模型为用于生成处理参数集合的神经网络时，在将所述视频的特征输入到处理参数集合生成模型之前，获取用于训练的视频；训练数据标注模块，被配置为生成所述用于训练的视频的标注信息，所述标注信息包括：目标处理参数集合，其中，在采用所述目标处理参数集合对所述用于训练的视频进行处理之后得到的视频的视频质量分数大于分数阈值；特征获取模块，被配置为获取所述用于训练的视频的特征；特征输入模块，被配置为将所述用于训练的视频的特征输入到所述神经网络，得到所述神经网络预测出的处理参数集合；差异信息计算模块，被配置为计算指示所述预测出的处理参数集合与所述目标处理参数集合的差异的差异信息；参数更新模块，被配置为基于所述差异信息，对所述神经网络的网络参数的参数值进行更新。在一些实施例中，训练数据标注模块包括：标注信息生成子模块，被配置为：生成与所述用于训练的视频相关的多个候选处理参数集合，候选处理参数集合包括：码率、分辨率、前处理参数、后处理参数；对于所述多个候选处理参数集合中的每一个候选处理参数集合，采用候选处理参数集合对所述用于训练的视频进行处理，得到经过处理的视频；计算经过处理的视频的视频质量分数；确定多个候选处理参数集合中的对应的视频质量分数大于分数阈值的候选处理参数集合；将确定出的所有候选处理参数集合中的对应的视频质量分数最高的候选处理参数集合作为所述用于训练的视频的标注信息中的目标处理参数集合。在一些实施例中，标注信息生成子模块进一步被配置为：生成多个编码参数组合，其中，编码参数组合包括：码率、分辨率；对于每一个编码参数组合，采用编码参数组合对所述用于训练的视频进行编码，得到经过编码的视频；计算经过编码的视频的失真信息；基于每一个编码参数组合各自对应的失真信息，确定多个编码参数组合中的最优的编码参数组合；将最本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种视频处理方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取需要处理的视频的特征；/n将所述视频的特征输入到处理参数集合生成模型，得到处理参数集合生成模型输出的用于对所述视频进行处理的处理参数集合；/n采用所述处理参数集合，对所述视频进行处理，得到目标视频，其中，所述目标视频的视频质量分数大于分数阈值。/n

【技术特征摘要】
1.一种视频处理方法，其特征在于，所述方法包括：
获取需要处理的视频的特征；
将所述视频的特征输入到处理参数集合生成模型，得到处理参数集合生成模型输出的用于对所述视频进行处理的处理参数集合；
采用所述处理参数集合，对所述视频进行处理，得到目标视频，其中，所述目标视频的视频质量分数大于分数阈值。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，用于对所述视频进行处理的处理参数集合包括：用于对所述视频进行编码的码率、用于对所述视频进行编码的分辨率、与在对所述视频进行编码之前需要对所述视频进行的处理相关的前处理参数、与需要对经过编码的视频进行的处理相关的后处理参数，其中，所述经过编码的视频为对所述视频进行编码之后得到的视频。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述处理参数集合生成模型为用于生成处理参数集合的神经网络；以及
在将所述视频的特征输入到处理参数集合生成模型之前，所述方法还包括：
获取用于训练的视频，以及生成所述用于训练的视频的标注信息，所述标注信息包括：目标处理参数集合，其中，在采用所述目标处理参数集合对所述用于训练的视频进行处理之后得到的视频的视频质量分数大于分数阈值；
获取所述用于训练的视频的特征，以及将所述用于训练的视频的特征输入到所述神经网络，得到所述神经网络预测出的处理参数集合；
计算指示所述预测出的处理参数集合与所述目标处理参数集合的差异的差异信息；
基于所述差异信息，对所述神经网络的网络参数的参数值进行更新。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述生成所述用于训练的视频的标注信息包括：
生成与所述用于训练的视频相关的多个候选处理参数集合，候选处理参数集合包括：码率、分辨率、前处理参数、后处理参数；
对于所述多个候选处理参数集合中的每一个候选处理参数集合，采用候选处理参数集合对所述用于训练的视频进行处理，得到经过处理的视频；计算经过处理的视频的视频质量分数；
确定多个候选处理参数集合中的对应的视频质量分数大于分数阈值的候选处理参数集合；
将确定出的所有候选处理参数集合中的对应的视频质量分数最高的候选处理参数集合作为所述用于训练的视频的标注信息中的目标处理参数集合。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述生成与所述用于训练的视频相关的多个候选处理参数集合包括：
生成多个编码参数组合，其中，编码参数组合包括：码率、分辨率；
对于每一个编码参数组合，采用编码参数组合对所述用于训练的视频进行编码，得到经过编码的视...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵明菲，于冰，郑云飞，闻兴，王晓楠，黄晓政，张元尊，陈宇聪，黄跃，陈敏，郭磊，
申请(专利权)人：北京达佳互联信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11