视频码率控制方法、装置和电子设备.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114125443A(43)申请公布日2022.03.01(21)申请号202111376114.2(22)申请日2021.11.19(71)申请人展讯通信（上海）有限公司地址201203上海市浦东新区自由贸易试验区祖冲之路2288弄展讯中心1号楼(72)发明人聂鑫冉罗小伟(74)专利代理机构北京汇思诚业知识产权代理有限公司11444代理人苏胜(51)Int.Cl.H04N19/114(2014.01)H04N19/177(2014.01)G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)权利要求书2页说明书12页附图5页(54)发明名称视频码率控制方法、装置和电子设备(57)摘要本发明实施例涉及互联网技术领域，尤其涉及一种视频码率控制方法、装置和电子设备。其中，上述视频码率控制方法包括：从已编码帧中确定与目标帧关联的m个关联帧；将所述m个关联帧的编码残差信息输入循环神经网络RNN预测模型，所述RNN预测模型根据所述m个关联帧的编码残差信息输出所述目标帧各宏块的量化参数偏移量；其中，所述量化参数偏移量用于所述目标帧的编码。本发明实施例中，通过RNN预测模型，有效实现码率控制对视频的压缩。CN114125443ACN114125443A权利要求书1/2页1.一种视频码率控制方法，其特征在于，包括：从已编码帧中确定与目标帧关联的m个关联帧；将所述m个关联帧的编码残差信息输入循环神经网络RNN预测模型，所述RNN预测模型根据所述m个关联帧的编码残差信息输出所述目标帧各宏块的量化参数偏移量；其中，所述量化参数偏移量用于所述目标帧的编码。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从已编码帧中确定与目标帧关联的m个关联帧之前，所述方法还包括：若当前第i帧图像为同一图像组GOP的前X个预测帧，则对所述第i帧图像进行编码，并保存所述第i帧图像的编码残差信息，所述X为预设已知值；若当前第i帧图像为同一GOP的前X个预测帧之后的预测帧，则将第i帧图像或者将第i帧图像之后的第k未来帧确定为目标帧，所述i取值为1、2……Y，Y为GOP包含的图像帧个数，所述k取值为1、2……Y‑1。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，若将第i帧图像确定为目标帧，则根据所述RNN预测模型得到所述目标帧各宏块的量化参数偏移量之后，所述方法还包括：使用所述目标帧各宏块的量化参数偏移量进行编码；对所述m个关联帧的编码残差信息进行更新。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，若将第i帧图像之后的第k未来帧确定为目标帧，则：对所述第i帧图像进行编码，得到所述第i帧图像的编码残差信息；从包含所述第i帧图像的已编码帧中确定与所述第k未来帧关联的m个关联帧；所述RNN预测模型根据所述m个关联帧的编码残差信息得到所述第k未来帧的量化参数偏移量之后，所述方法还包括：当编码执行到所述未来帧时，使用所述未来帧的各宏块的所述量化参数偏移量进行编码。5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，将所述m个关联帧的编码残差信息输入循环神经网络RNN预测模型，包括：确定所述目标帧中的目标宏块；从所述m个关联帧中分别确定与所述目标宏块对应的关联宏块；将所述关联宏块的编码残差信息输入所述RNN预测模型，所述RNN预测模型根据所述关联宏块的编码残差信息输出所述目标宏块的量化参数偏移量。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，从所述m个关联帧中分别确定与所述目标宏块对应的关联宏块，包括：从所述m个关联帧中分别确定与所述目标宏块位置相同的对应宏块，或根据运动向量对应的位置确定相应宏块，以及各个关联帧中围绕选中宏块分布的相邻宏块；根据所述m个关联帧中的所述选中宏块和相应的相邻宏块，确定所述目标宏块的关联宏块。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，从各个关联帧中确定围绕选中宏块分布的相邻宏块，包括：围绕每个所述关联帧的边界设置有填充宏块，所述填充宏块的编码残差信息根据所述填充宏块相邻的边界宏块的编码残差信息确定；2CN114125443A权利要求书2/2页当所述选中宏块为各个所述关联帧的边界宏块时，所述选中宏块的相邻宏块包括位置相邻的填充宏块。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：确定训练数据集，所述训练数据集包括：若干图像帧的编码信息，每个图像帧的编码信息包括：编码残差信息和目标量化参数偏移量，其中，目标量化参数偏移量通过MB‑tree算法确定；利用所述训练数据集对RNN预测模型进行训练，以使所述RNN预测模型建立输入的多个图像帧的编码残差信息与输出的目标帧或未来帧的量化参数偏移量的预测规则。9.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及与所述处理器通信连接的至少一个存