[发明专利]视频编码方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种视频编码方法，其特征在于，包括：

获取待编码视频文件中的多个待处理视频帧；

对所述多个待处理视频帧进行场景检测，确定每个所述待处理视频帧对应的场景特征信息；

基于所述待处理视频帧的场景特征信息、和所述待处理视频帧的相邻待处理视频帧的场景特征信息，确定所述待处理视频帧的帧类型；

基于各个待处理视频帧的所述帧类型，对所述待编码视频文件进行编码，得到目标文件。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待编码视频文件中的多个待处理视频帧，包括：

获取待编码视频文件；

对所述待编码视频文件进行解码，得到所述待编码视频文件对应的多个原始视频帧；

提取多个原始视频帧中的表征亮度特征的目标通道数据；

基于所述多个原始视频帧分别包括的所述目标通道数据，生成所述多个待处理视频帧。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于所述待处理视频帧的场景特征信息、和所述待处理视频帧的相邻待处理视频帧的场景特征信息，确定所述待处理视频帧的帧类型，包括：

确定所述待处理视频帧的场景特征信息和所述待处理视频帧的相邻待处理视频帧的场景特征信息之间的相似度，其中，所述相邻待处理视频帧包括所述待处理视频帧的前一帧待处理视频帧和/或所述待处理视频帧的后一帧待处理视频帧，所述相似度包括：所述待处理视频帧的场景特征信息、与所述前一帧待处理视频帧的场景特征信息之间的第一相似度，和/或，所述待处理视频帧的场景特征信息、与所述后一帧待处理视频帧的场景特征信息之间的第二相似度；

基于所述相似度，确定所述待处理视频帧的帧类型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述相似度包括第一相似度的情况下，所述基于所述相似度，确定所述待处理视频帧的帧类型，包括：

在所述第一相似度小于设置的第一阈值的情况下，确定所述待处理视频帧的帧类型为I帧类型；

在所述第一相似度小于设置的第二阈值的情况下，确定所述待处理视频帧的帧类型为瞬时解码刷新IDR帧类型；其中，所述第二阈值小于所述第一阈值。

5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，在所述相似度包括第一相似度和第二相似度的情况下，所述基于所述相似度，确定所述待处理视频帧的帧类型，包括：

在所述第一相似度大于或等于设置的第一阈值、且第二相似度小于设置的第三阈值的情况下，确定所述待处理视频帧的帧类型为P帧类型；

在所述第一相似度大于或等于设置的第一阈值、且第二相似度大于或等于设置的第三阈值的情况下，确定所述待处理视频帧的帧类型为B帧类型。

6.根据权利要求1～5任一所述的方法，其特征在于，所述基于各个待处理视频帧的所述帧类型，对所述待编码视频文件进行编码，得到目标文件，包括：

基于所述各个待处理视频帧的所述帧类型，确定所述待编码文件中包括的至少一个图像组GOP，并确定所述至少一个GOP对应的目标比特；

基于所述目标比特，对所述待编码视频文件进行编码，得到目标文件。

7.根据权利要求1～6任一所述的方法，其特征在于，所述待处理视频帧的帧类型为利用训练得到的场景检测神经网络确定的；根据下述步骤训练得到所述场景检测神经网络：

获取样本视频文件中的样本图像；其中，所述样本图像关联有标注数据，所述标注数据包括所述样本图像对应的标注场景信息和标注帧类型；

将所述样本图像输入至待训练神经网络中，确定所述样本图像对应的预测数据，其中所述预测数据包括预测场景信息和预测帧类型；

基于所述预测数据和所述标注数据，对所述待训练神经网络进行训练，直至满足预设截止条件，训练得到所述场景检测神经网络。