[发明专利]视频处理装置及视频处理方法

说明书

本发明涉及一种视频处理装置及其视频处理方法。所述视频处理装置包含但不限于：存储介质，配置成存储第一视频文件；图像缩小模块，耦合到存储介质且配置成将第一视频文件缩小成第二视频文件；学习机模块，配置成接收第一视频文件和第三视频文件进行机器学习并生成训练模型数据，第三视频文件来源于第二视频文件经压缩‑解压缩‑放大处理；以及发送器，配置成发送数据包，所述数据包包括第二视频文件压缩包和训练模型数据压缩包。

技术领域

本发明涉及一种视频处理装置及其视频处理方法。

背景技术

目前OTT(Over-the-Top)技术中采用的千兆以太网(Gigabit Ethernet)传输技术，其传输能力不能满足高清高码率网络视频信号的无压缩格式传输。因此，需要视频编解码(Codec)技术降低压缩数据量，降低对网络带宽的要求。

然而，压缩率越大，画质越差。目前为止，传统视频编解码技术仍然不能满足人眼对画质的要求。因此，仍需新的视频处理方法和装置来解决网络视频传输的问题。

发明内容

本发明涉及一种视频处理装置及其视频处理方法。

示例性实施例的一种本发明涉及一种视频处理装置，其包含但不限于：存储介质，配置成存储第一视频文件；图像缩小模块，耦合到存储介质且配置成将第一视频文件缩小成第二视频文件；学习机模块，配置成接收第一视频文件和第三视频文件进行机器学习并生成训练模型数据，所述第三视频文件来源于第二视频文件经压缩-解压缩-放大处理；以及发送器，配置成发送数据包且所述数据包包括第二视频文件压缩包和训练模型数据压缩包。

示例性实施例中的一种，本发明涉及一种适用于电子装置的视频处理方法。所述方法将包含但不限于：确定待发送的第一视频文件；将第一视频文件缩小成第二视频文件；通过学习机模块接收第一视频文件和第三视频文件进行机器学习并生成训练模型数据，所述第三视频文件来源于第二视频文件经压缩-解压缩-放大处理；以及发送数据包且所述数据包包括第二视频文件压缩包和模型数据压缩包。

在示例性实施例中的一种，本发明涉及一种视频处理装置，其包含但不限于：接收器，配置成接收压缩数据包；数据解封装模块，耦合到接收器且配置成解包压缩数据包，来获取视频文件压缩包以及模型数据压缩包；视频解压器，耦合到数据解封装模块且配置成对第二视频文件压缩包进行解压缩以生成第一低解析度视频文件；图像放大模块，耦合到视频解压器且配置成将第一低解析度视频文件放大成第二低解析度解析度视频文件；以及数据解压器，耦合到数据解封装模块且配置成对训练模型数据压缩包进行解压缩以生成训练模型数据。

为了使得本发明的前述特征和优点便于理解，下文详细描述带有附图的示例性实施例。应理解，前文总体描述以及以下详细描述都是示例性的，且希望提供对所主张的本发明的进一步说明。

然而，应理解，本发明内容可并不含有本发明的所有方面和实施例，并且因此不希望用任何方式加以限制或约束。此外，本发明将包含所属领域的技术人员容易理解的改进和修改。

附图说明

包含附图是为了提供对本发明的进一步理解，且附图并入本说明书中并构成本说明书的部分。图式示出了本发明的实施例，且与描述一起用于解释本发明的原理。

图1说明根据本发明的示例性实施例的一种视频提供器的视频处理装置。

图2说明根据本发明的示例性实施例的一种电子视频处理装置。

图3是说明根据本发明的示例性实施例的一种视频处理方法的流程图。

图4说明根据本发明的示例性实施例的一种发送和接收视频文件的系统。

图5说明根据本发明的示例性实施例的一种DRSCN卷积神经网络结构。

图6说明根据本发明的示例性实施例的一种卷积神经网络层之间的交互作用。