[发明专利]视频数据实时处理方法及装置、计算设备

权利要求书

1.一种视频数据实时处理方法，所述方法对所述视频数据所包含的帧图像进行分组处理，其包括：

实时获取图像采集设备所拍摄和/或所录制的视频中的当前帧图像；或者，实时获取当前所播放的视频中的当前帧图像；

判断所述当前帧图像是否为任一分组的第1帧图像；

若是，则将所述当前帧图像输入至经训练得到的神经网络中，经过该神经网络全部卷积层和反卷积层的运算后，得到处理后的当前帧图像；

若否，则将所述当前帧图像输入至经训练得到的神经网络中，在运算至所述神经网络的第i层卷积层得到第i层卷积层的运算结果后，获取当前帧图像所属分组的第1帧图像输入至所述神经网络中得到的第j层反卷积层的运算结果，直接将所述第i层卷积层的运算结果与所述第j层反卷积层的运算结果进行图像融合，得到处理后的当前帧图像；其中，i和j为自然数，第i层卷积层的运算结果与第j层反卷积层的运算结果的输出维度相同；

输出处理后的当前帧图像；

重复执行上述步骤直至完成对视频数据中所有帧图像的处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，在判断出所述当前帧图像不是任一分组的第1帧图像之后，所述方法还包括：

计算所述当前帧图像与其所属分组的第1帧图像的帧间距；

根据所述帧间距，确定i和j的取值；其中，所述第i层卷积层与最后一层卷积层之间的层距与所述帧间距成反比关系，所述第j层反卷积层与输出层之间的层距与所述帧间距成正比关系。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述方法还包括：预先设置帧间距与所述i和j的取值的对应关系。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，在所述直接将所述第i层卷积层的运算结果与所述第j层反卷积层的运算结果进行图像融合之后，所述方法还包括：

若所述第j层反卷积层是所述神经网络的最后一层反卷积层，则将图像融合结果输入到输出层，以得到处理后的当前帧图像；

若所述第j层反卷积层不是所述神经网络的最后一层反卷积层，则将图像融合结果输入到第j+1层反卷积层，经过后续反卷积层和输出层的运算，以得到处理后的当前帧图像。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述将当前帧图像输入至经训练得到的神经网络中，经过该神经网络全部卷积层和反卷积层的运算后，得到处理后的当前帧图像进一步包括：在经过该神经网络的最后一层卷积层之前的每一层卷积层运算后，对每一层卷积层的运算结果进行下采样处理。

6.根据权利要求4所述的方法，其中，在运算至所述神经网络的第i层卷积层得到第i层卷积层的运算结果之前，所述方法还包括：在经过该神经网络的第i层卷积层之前的每一层卷积层运算后，对每一层卷积层的运算结果进行下采样处理。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述视频数据每组包含n帧帧图像；其中，n为固定预设值。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述方法还包括：

将处理后的视频数据实时显示。

9.根据权利要求1-8中任一项所述的方法，其中，所述方法还包括：

将处理后的视频数据上传至云服务器。

10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述将处理后的视频数据上传至云服务器进一步包括：

将处理后的视频数据上传至云视频平台服务器，以供云视频平台服务器在云视频平台进行展示视频数据。

11.根据权利要求9所述的方法，其中，所述将处理后的视频数据上传至云服务器进一步包括：

将处理后的视频数据上传至云直播服务器，以供云直播服务器将视频数据实时推送给观看用户客户端。