边缘智能环境下的视频处理方法、装置及计算设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种边缘智能环境下的视频处理方法、装置及计算设备，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；向终端下发目标视频编码策略，以供终端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。通过上述方式，实现了以资源驱动的姿态估计任务的视频编码策略自适应决策，使得视频编码策略更合理、更科学。科学。科学。

【技术实现步骤摘要】
边缘智能环境下的视频处理方法、装置及计算设备


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体涉及一种边缘智能环境下的视频处理方法、装置及计算设备。

技术介绍

[0002]随着移动互联网与多媒体技术的发展，移动多媒体数据已成为移动互联网中最重要的数据来源之一。边缘智能已逐步成为部署低时延移动视频智能分析应用最有效的范式之一，终端用户可以将其智能视频分析任务全部或者部分卸载到边缘节点。边缘智能环境下，实现边缘智能视频分析所涉及视频采集、编解码、视频传输、推理计算、结果反馈等多个环节。
[0003]现有技术中，视频传输以客观的QoS(QoS，Quality of Service，用户服务质量)或者(QoE，Quality of Experience，用户体验质量)为优化目标。但是，在边缘智能视频分析环境下，视频传输技术以机器感知为最终目的，视频传输优化目的的根本性改变，造成传统视频传输技术难以适配边缘智能视频分析应用。

技术实现思路

[0004]鉴于上述问题，提出了本专利技术以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的边缘智能环境下的视频处理方法、装置及计算设备。
[0005]根据本专利技术的一个方面，提供了一种边缘智能环境下的视频处理方法，方法包括：
[0006]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；
[0007]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；
[0008]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；
[0009]向终端下发目标视频编码策略，以供终端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。
[0010]根据本专利技术的另一方面，提供了一种边缘智能环境下的视频处理方法，方法包括：
[0011]向边缘节点发送当前视频数据；以供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；
[0012]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；
[0013]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。
[0014]根据本专利技术的另一方面，提供了一种边缘智能环境下的视频处理装置，包括：
[0015]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；
[0016]策略处理模块，适于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；
[0017]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；
[0018]策略下发模块，适于向终端下发目标视频编码策略，以供终端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。
[0019]根据本专利技术的另一方面，提供了一种边缘智能环境下的视频处理装置，包括：
[0020]发送模块，适于向边缘节点发送当前视频数据；以供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；
[0021]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；
[0022]接收模块，适于接收边缘节点反馈的目标视频编码策略；
[0023]视频编码模块，适于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。
[0024]根据本专利技术的又一方面，提供了一种计算设备，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；
[0025]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上述边缘智能环境下的视频处理方法对应的操作。
[0026]根据本专利技术的再一方面，提供了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上述边缘智能环境下的视频处理方法对应的操作。
[0027]根据本专利技术的边缘智能环境下的视频处理方法、装置及计算设备，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；向终端下发目标视频编码策略，以供终端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。通过上述方式，考虑资源供给对视频编码策略以及姿态估计质量的影响，以优化机器感知的姿态估计处理的质量指标为目的，实现了以资源驱动的对姿态估计任务的视频传输自适应决策，使得视频编码策略更合理、更科学，有助于保证姿态估计任务的质量、降低视频传输所需的时延、提高资源的利用率。
[0028]上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，
而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本专利技术的具体实施方式。
附图说明
[0029]通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本专利技术的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
[0030]图1示出了本专利技术实施例提供的边缘智能环境下的视频处理方法的流程图；
[0031]图2示出了本专利技术另一实施例提供的边缘智能环境下的视频处理方法的流程图；
[0032]图3示出了本专利技术另一实施例提供的边缘智能环境下的视频处理方法的流程图；
[0033]图4示出了本专利技术实施例提供的边缘智能环境下的视频处理装置的结构示意图；
[0034]图5示出了本专利技术实施例提供的边缘智能环境下的视频处理装置的结构示意图；
[0035]图6示出了本专利技术实施例提供的计算设备的结构示意图。
具体实施方式
[本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
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，...

【专利技术属性】
技术研发人员：王琦，李康敬，丁凌，王敬祎，刘迅承，张未展，
申请(专利权)人：咪咕文化科技有限公司中国移动通信集团有限公司西安交通大学，
类型：发明
国别省市：