[发明专利]视频处理方法、装置、电子设备及存储介质在审
申请号: | 202210458541.3 | 申请日: | 2022-04-24 |
公开(公告)号: | CN114900704A | 公开(公告)日: | 2022-08-12 |
发明(设计)人: | 磯部駿;陶鑫;戴宇荣 | 申请(专利权)人: | 北京达佳互联信息技术有限公司 |
主分类号: | H04N19/85 | 分类号: | H04N19/85;H04N19/136 |
代理公司: | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 | 代理人: | 李加欣 |
地址: | 100085 北京市海淀*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 视频 处理 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
1.一种视频处理方法,其特征在于,所述方法包括:
基于第一视频片段中多个压缩视频帧的质量信息,确定第一传播路径和第二传播路径,所述第一传播路径用于指示多个目标视频帧的顺序,所述目标视频帧为质量满足质量条件的压缩视频帧,所述第二传播路径用于指示所述多个压缩视频帧的顺序;
基于所述第一传播路径和所述第二传播路径,分别对所述多个目标视频帧和所述多个压缩视频帧进行特征提取,得到第一特征和第二特征,所述第一特征用于表示所述多个目标视频帧的特征,所述第二特征用于表示所述多个压缩视频帧的特征;
基于所述第一特征和所述第二特征,生成第二视频片段。
2.根据权利要求1所述的视频处理方法,其特征在于,所述基于所述第一传播路径和所述第二传播路径,分别对所述多个目标视频帧和所述多个压缩视频帧进行特征提取,包括:
基于所述第一传播路径,确定包括所述多个目标视频帧的目标视频帧序列;
基于所述第二传播路径,确定包括所述多个压缩视频帧的压缩视频帧序列;
基于循环卷积神经网络,分别对所述目标视频帧序列和所述压缩视频帧序列进行特征提取,得到所述第一特征和所述第二特征。
3.根据权利要求1所述的视频处理方法,其特征在于,所述基于所述第一特征和所述第二特征,生成第二视频片段,包括:
在特征维度上对所述第一特征和所述第二特征进行拼接,得到拼接特征,所述拼接特征的特征维度数等于所述第一特征的特征维度数和所述第二特征的特征维度数的和;
基于所述拼接特征,生成所述第二视频片段。
4.根据权利要求3所述的视频处理方法,其特征在于,所述基于所述拼接特征,生成所述第二视频片段,包括:
对所述拼接特征进行残差处理,得到第一目标特征;
对所述第一目标特征进行超分辨率处理,生成所述第二视频片段。
5.根据权利要求3所述的视频处理方法,其特征在于,所述基于所述拼接特征,生成所述第二视频片段,包括:
基于可变形卷积的特征提取算子,对所述拼接特征进行卷积,得到第二目标特征;
对所述第二目标特征进行超分辨率处理,生成所述第二视频片段。
6.根据权利要求1所述的视频处理方法,其特征在于,所述基于所述第一特征和所述第二特征,生成第二视频片段,包括:
获取所述第一特征的权重参数和所述第二特征的权重参数;
根据所述第一特征的权重参数和所述第二特征的权重参数,通过注意力机制对所述第一特征和所述第二特征进行加权融合,得到第三目标特征;
对所述第三目标特征进行超分辨率处理,生成所述第二视频片段。
7.根据权利要求1所述的视频处理方法,其特征在于,所述基于所述第一特征和所述第二特征,生成第二视频片段,包括:
获取所述第一特征的权重参数和所述第二特征的权重参数;
根据所述第一特征的权重参数和所述第二特征的权重参数,通过注意力机制对所述第一特征和所述第二特征进行加权融合,得到融合特征;
对所述融合特征进行残差处理,得到第四目标特征;
对所述第四目标特征进行超分辨率处理,生成所述第二视频片段。
8.根据权利要求1所述的视频处理方法,其特征在于,所述基于第一视频片段中多个压缩视频帧的质量信息,确定第一传播路径和第二传播路径,包括:
获取所述多个压缩视频帧的质量信息,所述质量信息为压缩视频帧的质量参数,所述质量参数与对应的压缩视频帧的质量反相关;
从所述多个压缩视频帧中,获取质量参数低于质量参数阈值的多个目标视频帧;
基于所述多个目标视频帧的时序,确定所述第一传播路径;
基于所述多个压缩视频帧的时序,确定所述第二传播路径。
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