CN110719457B - 一种视频编码方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开实施例中提供一种视频编码方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：接收针对目标视频数据的视频获取请求，视频获取请求携带：目标码率；将候选分辨率、所述目标码率及预先记录的特性指标输入至视频质量评估模型，得到在目标码率下候选分辨率相对应的视频质量值；根据目标码率以及相对应视频质量值最高的候选分辨率，对目标视频数据进行编码，并返回编码后的目标视频数据。通过建立包含有不同编码配置的特性指标与视频质量值之间函数关系的质量评价模型，在每次视频获取过程中可以求得适配的编码配置并将目标视频数据进行编码后返回，无需再生成多个版本的目标视频数据后进行比较，减少了了视频获取过程中所需的计算资源。

Description

一种视频编码方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本公开属于视频处理领域，特别是涉及一种视频编码方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

视频点播业务是近年来新兴的传媒方式，用户可以通过终端设备选择感兴趣的电影、电视剧、综艺等目标视频数据进行播放，极大的丰富了人们的日常生活。

现有技术中，通常是在视频生产者上传目标视频数据到视频点播服务后，进行一次码率较高且压缩率较低的压缩版本，然后再根据点播该视频的用户的宽带分布情况，会有多档不同编码配置，视频点播服务器会采用这多档不同编码配置在同样的码率下编码多个不同版本的视频码流，然后对该多个不同版本的视频码流进行视频质量评估，将在该码率下的质量最佳的视频码流下发给用户。

但是这种方式不仅需要生成除下发的编码配置的视频码流之外的多余版本，而且需要每次对视频码流进行质量评估，造成了视频点播中计算资源的浪费。

公开内容

本公开提供一种视频编码方法、装置、电子设备及存储介质，以至少解决相关技术中视频点播服务中由于生成多余编码版本及质量评估导致计算资源浪费的问题。

本公开的技术方案如下：

根据本公开实施例的第一方面，提供一种视频编码方法，包括：

接收针对目标视频数据的视频获取请求，所述视频获取请求携带：目标码率；

将候选分辨率、所述目标码率及预先记录的特性指标输入至视频质量评估模型，得到在所述目标码率下所述候选分辨率相对应的视频质量值；

根据所述目标码率以及相对应视频质量值最高的候选分辨率，对所述目标视频数据进行编码，并返回编码后的目标视频数据。

可选的，所述接收针对目标视频数据的视频获取请求的步骤之前，还包括：

响应于针对所述目标视频数据的上传指令，以预设编码配置对所述目标视频数据进行编码，并统计所述编码对应的特性指标，所述编码配置至少包括预设码率、预设分辨率。

可选的，所述视频质量评估模型是通过以下步骤生成的：

将第一样本视频数据根据目标码率及候选分辨率进行编码，得到多个第二样本视频数据，并记录所述多个第二样本视频数据的样本特性指标；

对所述第二样本视频数据标注对应的质量得分样本值；将所述样本特性指标、目标码率、所述第二样本视频数据对应的候选分辨率输入至视频质量评估模型，得到所述第二样本视频数据对应的质量得分预测值；

根据所述第二样本视频数据对应的质量得分样本值和质量得分预测值确定损失值；

若所述损失值大于预设损失值阈值，则调整所述视频质量评估模型的参数，以继续训练；

若所述损失值小于或等于预设损失值阈值，则结束训练。

可选的，所述特性指标包括：时域复杂度、空域复杂度，所述视频质量评估模型包括：

与所述空域复杂度成正比，且与所述时域复杂度成反比的函数模型。

可选的，所述特性指标还包括：峰值信噪比、码率，所述视频质量评估模型包括：

与所述空域复杂度成正比，且与所述时域复杂度成反比、与所述峰值信噪比成正比的函数模型。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种视频编码装置，包括：

接收模块，被配置为接收针对目标视频数据的视频获取请求，所述视频获取请求携带：目标码率；

处理模块，被配置为将候选分辨率、所述目标码率及预先记录的特性指标输入至视频质量评估模型，得到在所述目标码率下所述候选分辨率相对应的视频质量值；

返回模块，被配置为根据所述目标码率以及相对应视频质量值最高的候选分辨率，对所述目标视频数据进行编码，并返回编码后的目标视频数据。

可选的，所述装置，还包括：

统计模块，被配置为响应于针对所述目标视频数据的上传指令，以预设编码配置对所述目标视频数据进行编码，并统计所述编码对应的特性指标，所述编码配置至少包括预设码率、预设分辨率。

可选的，所述视频质量评估模型是通过以下模块生成的：

编码模块，被配置为将第一样本视频数据根据目标码率及候选分辨率进行编码，得到多个第二样本视频数据，并记录所述多个第二样本视频数据的样本特性指标；

第一训练模块，被配置为对所述第二样本视频数据标注对应的质量得分样本值；将所述样本特性指标、目标码率、所述第二样本视频数据对应的候选分辨率输入至视频质量评估模型，得到所述第二样本视频数据对应的质量得分预测值；

检验模块，被配置为根据所述第二样本视频数据对应的质量得分样本值和质量得分预测值确定损失值；

第二训练模块，被配置为若所述损失值大于预设损失值阈值，则调整所述视频质量评估模型的参数，以继续训练；

确定模块，被配置为若所述损失值小于或等于预设损失值阈值，则结束训练。

可选的，其特征在于，所述特性指标包括：时域复杂度、空域复杂度，所述视频质量评估模型包括：

与所述空域复杂度成正比，且与所述时域复杂度成反比的函数模型。

可选的，所述特性指标还包括：峰值信噪比、码率，所述视频质量评估模型包括：

与所述空域复杂度成正比，且与所述时域复杂度成反比、与所述峰值信噪比成正比的函数模型。

根据本公开实施例的第三方面，提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面任一所述的视频编码方法。

根据本公开实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面任一所述的视频编码方法。

本公开的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：

本公开实施例中提供一种视频编码方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：接收针对目标视频数据的视频获取请求，所述视频获取请求携带：目标码率；将候选分辨率、所述目标码率及预先记录的特性指标输入至视频质量评估模型，得到在所述目标码率下所述候选分辨率相对应的视频质量值；根据所述目标码率以及相对应视频质量值最高的候选分辨率，对所述目标视频数据进行编码，并返回编码后的目标视频数据。通过建立包含有不同编码配置的特性指标与视频质量值之间函数关系的质量评价模型，在每次视频获取过程中可以求得适配的编码配置并将目标视频数据进行编码后返回，无需再生成多个版本的目标视频数据后进行比较，减少了视频获取过程中所需的计算资源。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起被配置为解释本公开的原理，并不构成对本公开的不当限定。

图1是根据一示例性实施例示出的一种视频编码方法的流程图；

图2是根据一示例性实施例示出的另一种视频编码方法的流程图；

图3是根据一示例性实施例示出的一种视频质量评估模型生成方法的流程图；

图4是根据一示例性实施例示出的一种视频编码装置的框图；

图5是根据一示例性实施例示出的另一种视频编码装置的框图；

图6是根据一示例性实施例示出的一种视频质量评估模型生成装置的框图。

具体实施方式

为了使本领域普通人员更好地理解本公开的技术方案，下面将结合附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

需要说明的是，本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是被配置为区别类似的对象，而不必被配置为描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本公开的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

图1是本公开实施例提供的一种视频编码方法的步骤流程图，如图1所示，该方法可以包括：

步骤101，接收针对目标视频数据的视频获取请求，所述视频获取请求携带：目标码率。

在本公开实施例中，通常在视频媒体点播场景中，由于用户的带宽的限制，目标视频数据在编码的时候会设置一个码率上限，视频媒体平台在向用户发送目标视频数据时，多是输出基于该码率上限下的最高画质视频数据，而基于输出所需的目标码率可能存在多个候选分辨率的目标视频数据，该目标视频数据最终的成像质量和各种因素相关，包括编码过程中的目标视频数据的特性指标以及用户设备的带宽限制，例如对于某一视频的纹理比较复杂但画面比较静止的目标视频数据，其在高分辨率下的视频成像质量较好，相反的，其在低分辨率下的视频成像质量就较差；对于某一视频的纹理相对比较平滑，其在中等分辨率下的视频成像质量较高，相反，其在相对更低或更高分辨率下的视频成像质量较低。因此视频媒体平台在向用户发送目标视频数据时需要考虑到该用户的带宽限制下的目标码率，以及该目标视频数据在该目标码率下不同候选分辨率编码配置下的视频成像质量。

用户在通过其终端设备中的视频媒体客户端选取想要获取的目标视频数据后，所述视频媒体客户端会根据所述选取操作向视频媒体平台发送携带有目标码率的视频获取请求，所述目标码率是基于终端设备所连接的带宽限制及用户的实际需要确定的，所述目标码率低于所述带宽限制。

步骤102，将候选分辨率、所述目标码率及预先记录的特性指标输入至视频质量评估模型，得到在所述目标码率下所述候选分辨率相对应的视频质量值。

在本公开实施例中，所述候选分辨率和目标码率之间具有关联关系，可以理解，对于某一目标码率，其可以转换的分辨率是在一定范围内的若干个主流分辨率，例如:720×1280；1080×1920；1440×900等，因此在确定所述目标码率后，视频媒体平台可以将该目标码率对应的主流分辨率作为候选分辨率。所述候选分辨率还可以是用户通过视频获取指令相视频媒体平台发送的，当用户希望获取一个分辨率范围内的目标视频数据时，视频媒体平台将会将该目标码率相对应的在该分辨率范围内的分辨率作为候选分辨率。

所述特性指标是在视频生产者在上传原始目标视频数据时进行初始编码时的中间结果指标，比如每一帧视频的平均空域复杂度和时域复杂度，也可以是记录转码后的结果特性指标，比如PSNR(Peak Signal to Noise Ratio，峰值信噪比)和码率。可以理解，在视频生产者向该视频媒体平台上传目标视频数据时，均需要对该目标视频数据进行初始编码，一般情况下，该初始编码是按照较高码率，编码压缩率较低的编码配置进行编码的，会生成首次视频版本，而在用户点播该目标视频数据时，会根据用户的带宽限制，存在多种潜在的编码配置对初始编码后的视频版本进行二次编码后返回给用户。

视频媒体平台将目标码率及相对应的候选分辨率输入至视频质量评估模型，以获取该目标视频数据在不同候选分辨率下视频版本的视频质量值。所述视频质量模型可以是按照不同分辨率拆分，包含每个分辨率下不同码率与视频质量值之间的线性关系或非线性关系函数；所述视频质量模型也可以是按照不同码率进行拆分，包含每种码率下不同分辨率与视频质量值之间的线性关系或非线性关系函数。

视频媒体平台通过该视频质量评估模型获取到在目标码率下各候选分辨率对应的视频质量值，无需生成在目标码率下多个候选分辨率的视频版本，减少了视频点播中计算资源的消耗。

步骤103，根据所述目标码率以及相对应视频质量值最高的候选分辨率，对所述目标视频数据进行编码，并返回编码后的目标视频数据。

在本公开实施例中，视频媒体平台根据所述视频质量评估模型输出的在目标码率下各候选版本对应的视频质量值后，根据所述视频质量值最高的候选分辨率及该目标码率对目标视频数据进行编码，并将编码后的目标视频数据返回给客户端。由于所述候选分辨率是适配于用户终端设备的，因此直接可以根据该视频质量值对在目标码率在各候选分辨率的视频版本进行筛选，以将视频质量值最高的候选分辨率及目标码率作为编码配置对所述目标视频数据进行编码。

本公开的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：

本公开实施例中提供一种视频编码方法，所述方法包括：接收针对目标视频数据的视频获取请求，所述视频获取请求携带：目标码率；将候选分辨率、所述目标码率及预先记录的特性指标输入至视频质量评估模型，得到在所述目标码率下所述候选分辨率相对应的视频质量值；根据所述目标码率以及相对应视频质量值最高的候选分辨率，对所述目标视频数据进行编码，并返回编码后的目标视频数据。通过建立包含有不同编码配置的特性指标与视频质量值之间函数关系的质量评价模型，在每次视频获取过程中可以求得适配的编码配置并将目标视频数据进行编码后返回，无需再生成多个版本的目标视频数据后进行比较，减少了视频获取过程中所需的计算资源。

图2是本公开实施例提供的另一种视频编码方法的步骤流程图，如图2所示，该方法可以包括：

步骤201，响应于针对所述目标视频数据的上传指令，以预设编码配置对所述目标视频数据进行编码，并统计所述编码对应的特性指标，所述编码配置至少包括预设码率、预设分辨率。

在本公开实施例中，视频媒体平台在接收到视频生产者发送的包含有目标视频数据的上传指令时，对接收到的目标视频数据进行初始编码，以生成该目标视频数据的首次编码版本，通常情况下，由于平台服务器带宽限制高，及保证该目标视频数据的高品质等因素考虑，该初始编码会采用高码率及高分辨率的编码配置进行首次编码。视频媒体平台在该首次编码的过程中可以根据视频质量评估模型中不同的质量评价规则决定，例如：PSNR、SSIM(Structural Similarity Index，结构相似度)、VMAF(Visual Multi-methodAssessment Fusion，视频质量多方法评价融合)。

步骤202，接收针对目标视频数据的视频获取请求，所述视频获取请求携带：目标码率。

该步骤可参照步骤101的详细描述，此处不再赘述。

步骤203，将候选分辨率、所述目标码率及预先记录的特性指标输入至视频质量评估模型，得到在所述目标码率下所述候选分辨率相对应的视频质量值。

在步骤可参照步骤102的详细描述，此处不再赘述。

可选的，参照图3，所述视频质量评估模型是通过以下步骤生成的：

步骤A1，将第一样本视频数据根据目标码率及候选分辨率进行编码，得到多个第二样本视频数据，并记录所述多个第二样本视频数据的样本特性指标。

在本公开实施例中，利用一定数据量的第一样本视频数据，按照多个码率及多个候选分辨率相互组合得到编码配置，并对该第一样本视频数据进行编码得到多个不同编码配置的第二样本视频数据，并记录该第二样本视频配置在不同编码配置下编码过程中的样本特性指标和/或编码结束后的特性指标。

步骤A2，对所述第二样本视频数据标注对应的质量得分样本值。将所述样本特性指标、目标码率、所述第二样本视频数据对应的候选分辨率输入至视频质量评估模型，得到所述第二样本视频数据对应的质量得分预测值。

在本公开实施例中，根据预设的视频质量评价规则，利用统计的各不同编码配置的第二样本视频数据计算相对应的质量得分预测值。

步骤A3，根据所述第二样本视频数据对应的质量得分样本值和质量得分预测值确定损失值。

在本公开实施例中，在获取各编码配置的第二样本视频数据后，将该第二样本视频数据的质量得分预测值与质量得分样本值进行比对，根据所述比对结果确定该视频质量评估模型的损失值。

步骤A4，若所述损失值大于预设损失值阈值，则调整所述视频质量评估模型的参数，以继续训练。

在本公开实施例中，当所述损失值大于预设损失值阈值时，则调整所述视频质量评估模型的参数和/或调整第一样本视频数据对该视频质量评估模型继续进行训练，可以理解，所述视频质量评估模型的实际效果与第一样本视频数据的质量相关，因此当多次训练后得到的损失值仍然达不到标准时，可以对该第一样本视频数据进行调整。

步骤A5，若所述损失值小于或等于预设损失值阈值，则结束训练。

在本公开实施例中，当所述损失值小于或大于预设损失值阈值时，则确认所述视频质量评估模型已达到标准，结束训练过程。

本公开实施例通过预先对样本视频数据进行不同编码配置的编码，并统计个编码配置下的目标视频数据的特性指标，以得到包含有函数映射关系的视频质量评价模型，减少了视频点播过程中获取最优编码配置的计算资源的消耗。

可选的，所述特性指标包括：时域复杂度、空域复杂度，所述视频质量评估模型包括：与所述空域复杂度成正比，且与所述时域复杂度成反比的函数模型。

在本公开实施例中，所述特性指标可以是时域复杂度及空域复杂度，所述时域复杂度是指表征视频序列的时间变化量，与视频数据中画面的运动程度成正比，所述空域复杂度是指表征每一帧图像的纹理复杂度，与视频数据中画面的纹理复杂程度成正比。可以理解，目标视频数据的纹理与空域复杂度正相关，而时域复杂度与视频画面的运动程度成正相关，因此可以将时域复杂度T与空域复杂度S建立公式(1)的线性模型作为视频质量评价规则，以得到视频质量值Q。

Q＝a(S/T) (1)

其中，a为质量系数。通过该线性模型可以得到贴合用户视觉体验的质量评价值，提高视频点播的用户体验。

可选的，所述特性指标还包括：峰值信噪比、码率，所述视频质量评估模型包括：与所述空域复杂度成正比，且与所述时域复杂度成反比、与所述峰值信噪比成正比的函数模型。

在本公开实施例中，当所述视频质量评估模型中的质量评估规则是PSNR时，所述特性指标可以包括峰值信噪比、码率，PSNR一般是被配置为最大值信号和背景噪音之间的一个工程项目。通常在经过影像压缩之后，输出的影像都会在某种程度与原始影像不同，通过判断其峰值信噪比的高低，通常情况下，在一定码率下，所述峰值信噪比的值越大代表该目标视频数据的失真越少，相应的视频质量值越高。

步骤204，根据所述目标码率以及相对应视频质量值最高的候选分辨率，对所述目标视频数据进行编码，并返回编码后的目标视频数据。

该步骤可参照步骤103的详细描述，此处不再赘述。

本公开的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：

本公开实施例中提供另一种视频编码方法，所述方法包括：接收针对目标视频数据的视频获取请求，所述视频获取请求携带：目标码率；将候选分辨率、所述目标码率及预先记录的特性指标输入至视频质量评估模型，得到在所述目标码率下所述候选分辨率相对应的视频质量值；根据所述目标码率以及相对应视频质量值最高的候选分辨率，对所述目标视频数据进行编码，并返回编码后的目标视频数据。通过建立包含有不同编码配置的特性指标与视频质量值之间函数关系的质量评价模型，在每次视频获取过程中可以求得适配的编码配置并将目标视频数据进行编码后返回，无需再生成多个版本的目标视频数据后进行比较，减少了视频获取过程中所需的计算资源。

图4是根据一示例性实施例示出的一种视频编码装置30的结构框图，参照图4，所述装置30可以包括：

接收模块301，被配置为接收针对目标视频数据的视频获取请求，所述视频获取请求携带：目标码率。

处理模块302，被配置为将候选分辨率、所述目标码率及预先记录的特性指标输入至视频质量评估模型，得到在所述目标码率下所述候选分辨率相对应的视频质量值。

返回模块303，被配置为根据所述目标码率以及相对应视频质量值最高的候选分辨率，对所述目标视频数据进行编码，并返回编码后的目标视频数据。

本公开实施例中提供一种视频编码装置，所述装置包括：接收模块，被配置为接收针对目标视频数据的视频获取请求，所述视频获取请求携带：目标码率；处理模块，被配置为将候选分辨率、所述目标码率及预先记录的特性指标输入至视频质量评估模型得到在所述目标码率下所述候选分辨率相对应的视频质量值；返回模块，被配置为根据所述目标码率以及相对应视频质量值最高的候选分辨率，对所述目标视频数据进行编码，并返回编码后的目标视频数据。通过建立包含有不同编码配置的特性指标与视频质量值之间函数关系的质量评价模型，在每次视频获取过程中可以求得适配的编码配置并将目标视频数据进行编码后返回，无需再生成多个版本的目标视频数据后进行比较，减少了视频获取过程中所需的计算资源。

图5是根据一示例性实施例示出的另一种视频编码装置40的结构框图，参照图5，所述装置40包括：

统计模块401，被配置为响应于针对所述目标视频数据的上传指令，以预设编码配置对所述目标视频数据进行编码，并统计所述编码对应的特性指标，所述编码配置至少包括预设码率、预设分辨率。

接收模块402，被配置为接收针对目标视频数据的视频获取请求，所述视频获取请求携带：目标码率。

处理模块403，被配置为将候选分辨率、所述目标码率及预先记录的特性指标输入至视频质量评估模型，得到在所述目标码率下所述候选分辨率相对应的视频质量值。

返回模块404，被配置为根据所述目标码率以及相对应视频质量值最高的候选分辨率，对所述目标视频数据进行编码，并返回编码后的目标视频数据。

可选的，参照图6，所述视频质量评估模型是通过以下模块生成的：

编码模块B1，被配置为将第一样本视频数据根据目标码率及候选分辨率进行编码，得到多个第二样本视频数据，并记录所述多个第二样本视频数据的样本特性指标。

第一训练模块B2，被配置为对所述第二样本视频数据标注对应的质量得分样本值。将所述样本特性指标、目标码率、所述第二样本视频数据对应的候选分辨率输入至视频质量评估模型，得到所述第二样本视频数据对应的质量得分预测值。

检验模块B3，被配置为根据所述第二样本视频数据对应的质量得分样本值和质量得分预测值确定损失值。

第二训练模块B4，被配置为若所述损失值大于预设损失值阈值，则调整所述视频质量评估模型的参数，以继续训练。

确定模块B5，被配置为若所述损失值小于或等于预设损失值阈值，则结束训练。

可选的，所述特性指标包括：时域复杂度、空域复杂度，所述视频质量评估模型包括：与所述空域复杂度成正比，且与所述时域复杂度成反比的函数模型。

可选的，所述特性指标还包括：峰值信噪比、码率，所述视频质量评估模型包括：与所述空域复杂度成正比，且与所述时域复杂度成反比、与所述峰值信噪比成正比的函数模型。

本公开实施例中提供一种视频编码装置，所述装置包括：接收模块，被配置为接收针对目标视频数据的视频获取请求，所述视频获取请求携带：目标码率；处理模块，被配置为将候选分辨率、所述目标码率及预先记录的特性指标输入至视频质量评估模型，得到在所述目标码率下所述候选分辨率相对应的视频质量值；返回模块，被配置为根据所述目标码率以及相对应视频质量值最高的候选分辨率，对所述目标视频数据进行编码，并返回编码后的目标视频数据。通过建立包含有不同编码配置的特性指标与视频质量值之间函数关系的质量评价模型，在每次视频获取过程中可以求得适配的编码配置并将目标视频数据进行编码后返回，无需再生成多个版本的目标视频数据后进行比较，减少了视频获取过程中所需的计算资源。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

另外，本公开实施例还提供一种电子设备，包括处理器，存储器，存储在存储器上并可在处理上运行的计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述视频编码方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

本公开实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述视频编码方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。其中，所述的计算机可读存储介质，可以为只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)、磁碟或者光盘等。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。

本领域技术人员易于想到的是：上述各个实施例的任意组合应用都是可行的，故上述各个实施例之间的任意组合都是本公开的实施方案，但是由于篇幅限制，本说明书在此就不一一详述了。

在此提供的视频编码方法不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造具有本公开方案的系统所要求的结构是显而易见的。此外，本公开也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本公开的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本公开的最佳实施方式。

在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本公开的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个公开方面中的一个或多个，在上面对本公开的示例性实施例的描述中，本公开的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本公开要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如权利要求书所反映的那样，公开方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本公开的单独实施例。

本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。

此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本公开的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。

本公开的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本公开实施例的视频编码方法中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本公开还可以实现为被配置为执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本公开的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。

应该注意的是上述实施例对本公开进行说明而不是对本公开进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本公开可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。

Claims (10)

1.一种视频编码方法，其特征在于，所述方法包括：

接收针对目标视频数据的视频获取请求，所述视频获取请求携带：目标码率；

将候选分辨率、所述目标码率及预先记录的特性指标输入至视频质量评估模型，得到在所述目标码率下所述候选分辨率相对应的视频质量值；

根据所述目标码率以及相对应视频质量值最高的候选分辨率，对所述目标视频数据进行编码，并返回编码后的目标视频数据；

其中，所述视频质量评估模型是通过以下步骤生成的：

将第一样本视频数据根据目标码率及候选分辨率进行编码，得到多个第二样本视频数据，并记录所述多个第二样本视频数据的样本的特性指标；

对所述第二样本视频数据标注对应的质量得分样本值；将所述样本的特性指标、目标码率、所述第二样本视频数据对应的候选分辨率输入至视频质量评估模型，得到所述第二样本视频数据对应的质量得分预测值；

根据所述第二样本视频数据对应的质量得分样本值和质量得分预测值确定损失值；

若所述损失值大于预设损失值阈值，则调整所述视频质量评估模型的参数，以继续训练；

若所述损失值小于或等于预设损失值阈值，则结束训练。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收针对目标视频数据的视频获取请求的步骤之前，还包括：

响应于针对所述目标视频数据的上传指令，以预设编码配置对所述目标视频数据进行编码，并统计所述编码对应的特性指标，所述编码配置至少包括预设码率、预设分辨率。

3.根据权利要求1至2其中任一项所述的方法，其特征在于，所述特性指标包括：时域复杂度、空域复杂度，所述视频质量评估模型包括：

与所述空域复杂度成正比，且与所述时域复杂度成反比的函数模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述特性指标还包括：峰值信噪比、码率，所述视频质量评估模型包括：

与所述空域复杂度成正比，且与所述时域复杂度成反比、与所述峰值信噪比成正比的函数模型。

5.一种视频编码装置，其特征在于，所述装置包括：

接收模块，被配置为接收针对目标视频数据的视频获取请求，所述视频获取请求携带：目标码率；

处理模块，被配置为将候选分辨率、所述目标码率及预先记录的特性指标输入至视频质量评估模型，得到在所述目标码率下所述候选分辨率相对应的视频质量值；

返回模块，被配置为根据所述目标码率以及相对应视频质量值最高的候选分辨率，对所述目标视频数据进行编码，并返回编码后的目标视频数据；

所述视频质量评估模型是通过以下模块生成的：

编码模块，被配置为将第一样本视频数据根据目标码率及候选分辨率进行编码，得到多个第二样本视频数据，并记录所述多个第二样本视频数据的样本的特性指标；

第一训练模块，被配置为对所述第二样本视频数据标注对应的质量得分样本值；将所述样本的特性指标、目标码率、所述第二样本视频数据对应的候选分辨率输入至视频质量评估模型，得到所述第二样本视频数据对应的质量得分预测值；

检验模块，被配置为根据所述第二样本视频数据对应的质量得分样本值和质量得分预测值确定损失值；

第二训练模块，被配置为若所述损失值大于预设损失值阈值，则调整所述视频质量评估模型的参数，以继续训练；

确定模块，被配置为若所述损失值小于或等于预设损失值阈值，则结束训练。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置，还包括：

统计模块，被配置为响应于针对所述目标视频数据的上传指令，以预设编码配置对所述目标视频数据进行编码，并统计所述编码对应的特性指标，所述编码配置至少包括预设码率、预设分辨率。

7.根据权利要求5至6其中任一项所述的装置，其特征在于，所述特性指标包括：时域复杂度、空域复杂度，所述视频质量评估模型包括：

与所述空域复杂度成正比，且与所述时域复杂度成反比的函数模型。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述特性指标还包括：峰值信噪比、码率，所述视频质量评估模型包括：

与所述空域复杂度成正比，且与所述时域复杂度成反比、与所述峰值信噪比成正比的函数模型。

9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4中任一所述的视频编码方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4中任一所述的视频编码方法。

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