[发明专利]视频处理方法、装置、设备及存储介质有效
申请号: | 202010175136.1 | 申请日: | 2020-03-13 |
公开(公告)号: | CN111246250B | 公开(公告)日: | 2022-07-01 |
发明(设计)人: | 孟祥飞;朱飞 | 申请(专利权)人: | 广州市百果园信息技术有限公司 |
主分类号: | H04N21/2343 | 分类号: | H04N21/2343;H04N21/4402;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人: | 孟金喆 |
地址: | 510000 广东省广州市番*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 视频 处理 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
1.一种视频处理方法,其特征在于,包括:
根据所接收当前视频帧的当前帧序号及预先确定的当前帧号划分集合和下一帧号划分集合,确定所述当前视频帧归属的有限处理序列;
当所述当前视频帧同时属于当前有限处理序列和下一有限处理序列时,基于所述当前视频帧的图像信息分别与第一前序信息及第二前序信息结合进行超分辨率处理;
根据处理后获得的当前第一处理结果和当前第二处理结果,确定所述当前视频帧的目标输出信息,并按照所述目标输出信息进行所述当前视频帧的超分辨率显示;
其中,所述第一前序信息不同于所述第二前序信息,所述第一前序信息为前一视频帧的前一第一处理结果,所述第二前序信息,在所述当前视频帧的前一视频帧仅属于当前有限处理序列时为以全0表示的图像信息;所述当前视频帧的前一视频帧同时属于当前有限处理序列和下一有限处理序列时为所述前一视频帧的前一第二处理结果。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
所述第一前序信息,在所述当前视频帧的前一视频帧仅属于当前有限处理序列时为所述前一视频帧的前一第一处理结果;在所述当前视频帧的前一视频帧同时属于当前有限处理序列和下一有限处理序列时为所述前一视频帧的前一第一处理结果。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
当所述当前视频帧仅属于当前有限处理序列时,基于所述当前视频帧的图像信息及第三前序信息进行超分辨率处理,并在处理后获取当前第一处理结果,所述第三前序信息,在所述当前视频帧的前一视频帧仅属于当前有限处理序列时为所述前一视频帧的前一第一处理结果,在所述当前视频帧的前一视频帧为空时为以全0表示的图像信息;
当所述当前视频帧仅属于下一有限处理序列时,基于所述当前视频帧的图像信息及第四前序信息进行超分辨处理,并在处理后获取当前第一处理结果,所述第四前序信息,在所述当前视频帧的前一视频帧同时属于当前有限处理序列和下一有限处理序列时为所述前一视频帧的前一第二处理结果;在所述当前视频帧的前一视频帧仅属于下一有限处理序列时为所述前一视频帧的前一第一处理结果;
将获得的当前第一处理结果确定为所述当前视频帧的目标输出信息,并按照所述目标输出信息进行所述当前视频帧的超分辨率显示。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述超分辨率处理基于预先训练的循环神经网络模型进行;
所述当前第一处理结果为将所述当前视频帧的图像信息及所述第一前序信息作为所述循环神经网络模型的输入数据处理获得的输出数据;或者,为将所述当前视频帧的图像信息及所述第三前序信息作为所述循环神经网络模型的输入数据处理获得的输出数据;或者,为将所述当前视频帧的图像信息及所述第四前序信息作为所述循环神经网络模型的输入数据处理获得的输出数据;
所述当前第二处理结果为将所述当前视频帧的图像信息及所述第二前序信息作为所述循环神经网络模型的输入数据处理获得的输出数据。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
所接收的当前视频帧为视频直播中实时捕获的视频帧;
或者,所接收的当前视频帧为视频通话中实时捕获的视频帧;
或者,所接收的当前视频帧为用户所选定视频文件中当前待播放的视频帧。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
在当前视频帧及相应的前一视频帧均属于下一有限处理序列时,监测到所述当前视频帧进行超分辨率显示后,记所述当前视频帧归属于新的当前有限处理序列;
将所述下一帧号划分集合记为新的当前帧号划分集合,并根据所述当前帧号划分集合确定新的下一帧号划分集合。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,根据所述当前帧号划分集合确定新的下一帧号划分集合,包括:
获取所设定有限处理序列的序列长度值以及所述有限处理序列中所包含重叠帧的重叠帧个数,并获取所述当前帧号划分集合中的首个帧序号;
根据所述序列长度值、重叠帧个数以及所述首个帧序号,确定数量为序列长度值的新帧序号,并基于各新帧序号形成新的下一帧号划分集合。
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