[发明专利]内容自适应视频编码方法及装置

权利要求书

1.内容自适应视频编码方法，其特征在于，包括：

获取待编码视频的特征信息，所述特征信息包括所述待编码视频的预分析信息和视频固有特征信息；

提取所述特征信息中记录的视频特征，将所述视频特征以及设置的目标分数值输入至预先训练的机器学习模型中输出视频编码参数；

基于所述视频编码参数对所述待编码视频进行编码。

2.根据权利要求1所述的内容自适应视频编码方法，其特征在于，所述提取所述特征信息中记录的视频特征，将所述视频特征以及设置的目标分数值输入至预先训练的机器学习模型中输出视频编码参数，包括：

提取所述预分析信息中记录的第一视频特征，以及所述视频固有特征信息中记录的第二视频特征；

将所述第一视频特征、所述第二视频特征以及设置的目标分数值输入至预先训练的机器学习模型中输出视频编码参数。

3.根据权利要求1所述的内容自适应视频编码方法，其特征在于，所述预分析信息包括视频编码预分析信息，在所述获取待编码视频的特征信息之前，所述内容自适应视频编码方法还包括：

获取待编码视频中的预设长度的连续帧图像；

基于所述连续帧图像进行预分析和探测处理得到所述视频编码预分析信息。

4.根据权利要求1-3中任一项所述的内容自适应视频编码方法，其特征在于，在所述将所述视频特征以及设置的目标分数值输入至预先训练的机器学习模型中输出视频编码参数之前，所述内容自适应视频编码方法还包括：

对所述待编码视频的目标分数值进行设置，其中，不同的目标分数值对应不同的视频质量。

5.根据权利要求1-3中任一项所述的内容自适应视频编码方法，其特征在于，所述将所述视频特征以及设置的目标分数值输入至预先训练的机器学习模型中输出视频编码参数，包括：

将所述视频特征以及设置的目标分数值分别输入第一机器学习模型和第二机器学习模型，得到第一视频编码参数和第二视频编码参数，其中，所述第一机器学习模型和所述第二机器学习模型为不同的机器学习模型；

对所述第一视频编码参数和所述第二视频编码参数进行加权平均得到视频编码参数。

6.根据权利要求1-3中任一项所述的内容自适应视频编码方法，其特征在于，在所述获取待编码视频的特征信息之前，所述内容自适应视频编码方法还包括：

获取样本视频数据，确定所述样本视频数据的样本分辨率、样本编码参数以及样本特征；

将所述样本分辨率和所述样本编码参数进行组合得到多个样本编码信息；

计算通过每个所述样本编码信息进行所述样本视频数据的编码时得到的编码分数值；

基于所述样本特征和所述编码分数值进行机器学习模型的训练。

7.根据权利要求6所述的内容自适应视频编码方法，其特征在于，所述确定所述样本视频数据的样本分辨率、样本编码参数，包括：

以所述样本视频数据的分辨率为最大分辨率，确定包含所述最大分辨率的多种不同分辨率为样本分辨率；

在预设的样本编码参数取值范围内选取多个样本编码参数值作为样本编码参数。

8.根据权利要求6所述的内容自适应视频编码方法，其特征在于，所述基于所述样本特征和所述编码分数值进行机器学习模型的训练，包括：

以所述样本特征和所述编码分数值作为机器学习模型的训练特征，所述样本编码参数取值范围的值作为训练标签进行训练。

9.内容自适应视频编码装置，其特征在于，包括：

特征信息获取模块，配置为获取待编码视频的特征信息，所述特征信息包括所述待编码视频的预分析信息和视频固有特征信息；

编码参数确定模块，配置为提取所述特征信息中记录的视频特征，将所述视频特征以及设置的目标分数值输入至预先训练的机器学习模型中输出视频编码参数；

视频编码模块，配置为基于所述视频编码参数对所述待编码视频进行编码。