CN114245127B - 一种云桌面编码器的参数调整方法、装置、设备及介质 - Google Patents

一种云桌面编码器的参数调整方法、装置、设备及介质 Download PDF

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Abstract

本公开提供了一种云桌面编码器的参数调整方法、装置、设备及介质,涉及计算机技术领域,尤其涉及云计算技术领域,包括:以图像帧为单位,实时缓存云桌面编码器在预设的标准时间单元内编码得到的各图像帧的编码数据量;每当检测到云桌面编码器编码生成与新图像帧对应的实时编码数据时,获取与新图像帧匹配的当前标准时间单元对应的当前编码数据总量;如果根据当前编码数据总量确定云桌面编码器发生码率跳变,则采用消减码率跳变趋势的方式,对云桌面编码器的量化参数进行调整,以稳定云桌面编码器的码率。本公开的技术方案可以降低云端设备占用的网络带宽,保证客户端中图像帧的清晰度。

Description

一种云桌面编码器的参数调整方法、装置、设备及介质
技术领域
本公开涉及计算机技术领域,尤其涉及云计算技术领域,具体涉及一种云桌面编码器的参数调整方法、装置、设备及介质。
背景技术
云桌面技术在X86架构芯片上已经非常成熟,但在ARM架构芯片上处于起步阶段。云桌面用到了视频编解码技术,在云端设备对桌面画面进行采集和编码,在客户端进行视频的解码和播放,使用户获得接近本机的操作体验。
相关技术中,主要通过预先设置编码器的码率参数(bitrate)的具体值,来控制云端设备单位时间内传输的比特数量,也即码率。
然而,针对客户端在网页浏览器上频繁滑动鼠标滚轮快速滚动页面的应用场景,由于云端设备采集的相邻桌面画面变化很大,相关技术中会使得该云端设备的实时码率急剧增大,进而提高了云端设备对网络带宽的占用,增加了云桌面场景下的带宽峰值,提高了带宽成本。特别的,在带宽使用比较紧张的情形下,会大大影响云桌面服务的性能。
发明内容
本公开提供了一种云桌面编码器的参数调整方法、装置、设备及介质。
根据本公开的一方面,提供了一种云桌面编码器的参数调整方法,包括:
以图像帧为单位,实时缓存云桌面编码器在预设的标准时间单元内编码得到的各图像帧的编码数据量;
每当检测到云桌面编码器编码生成与新图像帧对应的实时编码数据时,获取与新图像帧匹配的当前标准时间单元对应的当前编码数据总量;
如果根据当前编码数据总量确定云桌面编码器发生码率跳变,则采用消减码率跳变趋势的方式,对云桌面编码器的量化参数进行调整,以稳定云桌面编码器的码率。
根据本公开的另一方面,提供了一种云桌面编码器的参数调整装置,包括:
数据量缓存模块,用于以图像帧为单位,实时缓存云桌面编码器在预设的标准时间单元内编码得到的各图像帧的编码数据量;
数据总量获取模块,用于每当检测到云桌面编码器编码生成与新图像帧对应的实时编码数据时,获取与新图像帧匹配的当前标准时间单元对应的当前编码数据总量;
量化参数调整模块,用于如果根据当前编码数据总量确定云桌面编码器发生码率跳变,则采用消减码率跳变趋势的方式,对云桌面编码器的量化参数进行调整,以稳定云桌面编码器的码率。
根据本公开的另一方面,提供了一种电子设备,包括:
至少一个处理器;以及
与至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令,指令被至少一个处理器执行,以使至少一个处理器能够执行本公开中任一实施例的方法。
根据本公开的另一方面,提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,计算机指令用于使计算机执行本公开中任一实施例的方法。
根据本公开的另一方面,提供了一种计算机程序产品,包括计算机程序,计算机程序在被处理器执行时实现本公开中任一实施例的方法。
本公开实施例的技术方案可以降低云端设备占用的网络带宽,保证客户端中图像帧的清晰度。
应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
图1是根据本公开实施例的一种云桌面编码器的参数调整方法的流程示意图;
图2是根据本公开实施例的又一种云桌面编码器的参数调整方法的流程示意图;
图3是根据本公开实施例的又一种云桌面编码器的参数调整方法的流程示意图;
图4是根据本公开实施例的一种云桌面编码器的参数调整装置的结构示意图;
图5是根据本公开实施例的云桌面编码器的参数调整方法的电子设备的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明,其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解,应当将它们认为仅仅是示范性的。因此,本领域普通技术人员应当认识到,可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改,而不会背离本公开的范围和精神。同样,为了清楚和简明,以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
图1是根据本公开实施例的一种云桌面编码器的参数调整方法的流程示意图,本实施例适用于对云桌面编码器的码率进行控制的情形,该方法可以通过云桌面编码器的参数调整装置来执行,该装置可以通过软件和/或硬件的方式实现,并一般可以集成在具有数据处理功能的云端设备中。具体的,参考图1,该方法具体包括如下步骤:
步骤110、以图像帧为单位,实时缓存云桌面编码器在预设的标准时间单元内编码得到的各图像帧的编码数据量。
在本实施例中,云桌面又称桌面虚拟化、云电脑,是替代传统电脑的一种新模式。云桌面编码器可以为云端设备中,用于对云桌面中的图像帧进行编码的工具。其中,云端设备可以通过云桌面编码器对连续的图像帧进行采集和编码,并将编码后的图像帧发送至客户端。客户端接收到编码后的图像帧后,可以对图像帧进行解码和播放,以使用户无需使用主机,即可对云设备中的虚拟资源(例如CPU、内存、硬盘等组件)进行操作。
在此步骤中,云桌面编码器每完成一个标准时间单元对应的编码操作后,则对该标准时间单元内完成编码操作的各图像帧的编码数据量进行统计,并对统计结果进行缓存。其中,标准时间单元可以为预设的时间间隔,例如1s,标准时间单元的具体数值以实际情况进行预设,本实施例对此并不进行限制。编码数据量可以为编码后的图像帧所对应的数据量,例如编码后的图像帧对应的字节数,或者占用的存储空间等。
在一个具体的实施例中,假设云桌面编码器在1s内完成了40个图像帧的编码操作,则对这40个图像帧中的每个图像帧的编码数据量进行缓存。
步骤120、每当检测到云桌面编码器编码生成与新图像帧对应的实时编码数据时,获取与新图像帧匹配的当前标准时间单元对应的当前编码数据总量。
在本实施例中,在对云桌面编码器在预设的标准时间单元内编码得到的各图像帧的编码数据量进行缓存之后,可选的,可以在预设的编码数据对应的存储单元中,检测是否存储新的编码数据,若是,则确定云桌面编码器编码生成与新图像帧对应的实时编码数据。其中,编码数据可以为云桌面编码器对图像帧进行编码后,产生的编码符号。云桌面编码器每完成一个图像帧对应的编码操作后,则将该图像帧对应的编码数据存储至存储单元中。
在一个具体的实施例中,假设云桌面编码器在1s内完成了40个图像帧的编码操作,则对这40个图像帧中的每个图像帧的编码数据量进行缓存,并将每个图像帧对应的编码数据存储至存储单元中,然后检测存储单元中是否存储新的编码数据,若是,则确定云桌面编码器编码生成与新图像帧对应的实时编码数据。
在本实施例中,可选的,如果检测到云桌面编码器编码生成与新图像帧对应的实时编码数据,则获取与新图像帧匹配的当前标准时间单元内各个图像帧对应的编码数据量,并对各个图像帧对应的编码数据量进行累加,得到当前标准时间单元对应的当前编码数据总量。
在一个具体的实施例中,假设云桌面编码器在上1s内完成了40个图像帧的编码操作,则对这40个图像帧中的每个图像帧的编码数据量进行缓存,如果检测到云桌面编码器编码生成与新图像帧对应的实时编码数据,则将当前时刻作为当前1s内的起始时刻,并获取当前1s内各个图像帧对应的编码数据量,假设云桌面编码器在当前1s内完成了30个图像帧的编码操作,则将这30个图像帧分别对应的编码数据量进行累加,得到当前1s内对应的当前编码数据总量。
步骤130、如果根据当前编码数据总量确定云桌面编码器发生码率跳变,则采用消减码率跳变趋势的方式,对云桌面编码器的量化参数进行调整,以稳定云桌面编码器的码率。
在本实施例中,可选的,可以对上一个标准时间单元内编码得到的各图像帧的编码数据量进行累加,得到上一个编码数据总量,然后计算当前编码数据总量与上一个编码数据总量之间的差值,如果差值大于零,则确定云桌面编码器发生正向码率跳变,如果差值小于零,则确定云桌面编码器发生负向码率跳变。
在本实施例中,云桌面编码器的量化参数可以被用于控制图像帧传输码率和图像帧画质之间的权衡。其中,较大的量化参数意味着传输码率较低而图像帧失真度较高,较小的量化参数意味着传输码率较高而图像帧失真度较低。
在一个具体的实施例中,如果云桌面编码器发生正向码率跳变,则可以确定云端设备占用的网络带宽变大,在这种情况下,可以对云桌面编码器的量化参数进行调高,以减小云桌面编码器的当前码率,由此可以降低云端设备占用的网络带宽,节省了带宽成本,提升了云桌面的服务性能。
在另一个具体的实施例中,如果云桌面编码器发生负向码率跳变,在这种情况下,可以对云桌面编码器的量化参数进行调低,以增大云桌面编码器的当前码率,由此可以提高客户端中图像帧的画质,降低云端设备与客户端之间的网络延迟。
本公开实施例的技术方案,通过以图像帧为单位,实时缓存云桌面编码器在预设的标准时间单元内编码得到的各图像帧的编码数据量,每当检测到云桌面编码器编码生成与新图像帧对应的实时编码数据时,获取与新图像帧匹配的当前标准时间单元对应的当前编码数据总量,如果根据当前编码数据总量确定云桌面编码器发生码率跳变,则采用消减码率跳变趋势的方式,对云桌面编码器的量化参数进行调整,以稳定云桌面编码器的码率的技术手段,可以降低云端设备占用的网络带宽,保证客户端中图像帧的清晰度。
图2是根据本公开实施例的又一种云桌面编码器的参数调整方法的流程示意图,本实施例是对上述技术方案的进一步细化,本实施例中的技术方案可以与上述一个或者多个实施方式结合。具体的,参考图2,该方法具体包括如下步骤:
步骤210、根据云桌面编码器的帧速率,确定云桌面编码器在标准时间单元内生成的图像帧总量,并在预设的目标数组中,建立与图像帧总量匹配的多个数组元素。
在此步骤中,可选的,可以根据预设的时间转换公式,对云桌面编码器的帧速率进行转换,得到云桌面编码器在标准时间单元内生成的图像帧总量。其中,帧速率可以为云桌面编码器在单位时间内完成编码的图像帧的总个数,图像帧总量可以为云桌面编码器在标准时间单元内完成编码的图像帧的总个数。
在一个具体的实施例中,假设标准时间单元为10s,云桌面编码器的帧速率为40帧/s,则云桌面编码器在标准时间单元内生成的图像帧总量为400。
在本实施例中,在确定云桌面编码器在标准时间单元内生成的图像帧总量之前,可以预先建立一个有序元素序列(也即目标数组),在确定云桌面编码器在标准时间单元内生成的图像帧总量之后,可以在目标数组中建立与图像帧总量匹配的多个数组元素。数组元素可以为组成目标数组的基本单元。
在一个具体的实施例中,假设云桌面编码器在标准时间单元内生成的图像帧总量为40,则可以在目标数组中建立与图像帧总量匹配的多个数组元素:a[0]、a[1]、a[2]、a[3]……a[38]、a[39]。
步骤220、将云桌面编码器编码生成的各图像帧的编码数据量,按照环形存储的方式存储于各数组元素中。
在此步骤中,可以将云桌面编码器在标准时间单元内,生成的各图像帧的编码数据量,按照环形存储的方式存储于各数组元素中。
这样设置的好处在于,通过建立与图像帧总量匹配的多个数组元素,便于对各图像帧的编码数据量进行管理与查询,由此可以提高云桌面编码器的参数调整效率;其次,通过将各图像帧的编码数据量,按照环形存储的方式存储于各数组元素中,可以节省编码数据量占用的存储资源。
步骤230、每当检测到云桌面编码器编码生成与新图像帧对应的实时编码数据时,获取与实时编码数据对应的实时编码数据量。
在本实施例中,实时编码数据量可以为新图像帧对应的编码数据量。
步骤240、在目标数组中,定位与实时编码数据匹配的目标数组元素。
在本实施例中,可以在目标数组中,按照环形存储的方式,定位与实时编码数据匹配的目标数组元素。
在一个具体的实施例中,假设云桌面编码器在上1s内完成了40个图像帧的编码操作,则对这40个图像帧中的每个图像帧的编码数据量按照环形存储的方式存储于各数组元素中,如果检测到云桌面编码器在下1s内编码生成了新图像帧对应的实时编码数据,则与实时编码数据匹配的目标数组元素可以为a[0]。
步骤250、获取目标数组元素中当前存储的历史编码数据量,并计算历史编码数据量与实时编码数据量之间的数据量差异值。
在此步骤中,历史编码数据量,可以为上一个标准时间单元内对应图像帧的编码数据量。其中,可选的,可以用实时编码数据量减去历史编码数据量,得到数据量差异值。
步骤260、根据与上一个标准时间单元对应的历史编码数据总量,以及数据量差异值,计算得到当前编码数据总量。
在本实施例中,历史编码数据总量可以为,上一个标准时间单元内各图像帧的编码数据量的累加值。
在此步骤中,可选的,可以将历史编码数据总量与数据量差异值相加,得到当前编码数据总量。
这样设置的好处在于,将上一个标准时间单元内各图像帧的编码数据量进行存储之后,如果检测到云桌面编码器生成一个新图像帧对应的实时编码数据,则计算当前编码数据总量,由此可以及时判断出云桌面编码器的码率变化,进而可以提高云桌面编码器的参数调整效率。
步骤270、如果根据当前编码数据总量确定云桌面编码器发生码率跳变,则采用消减码率跳变趋势的方式,对云桌面编码器的量化参数进行调整,以稳定云桌面编码器的码率。
在本实施例的一个实施方式中,根据当前编码数据总量确定云桌面编码器发生码率跳变,包括:将由当前编码数据总量确定的当前码率与预设的标准码率进行比对;如果确定当前码率大于标准码率,且实时编码数据量大于标准图像帧的标准编码数据量,则确定云桌面编码器发生正向码率跳变;如果确定当前码率小于标准码率,且实时编码数据量小于标准图像帧的标准编码数据量,则确定云桌面编码器发生负向码率跳变。
在本实施例中,标准码率可以为云端设备向客户端传输图像帧的过程中,网络带宽与图像帧画质均满足标准要求时,云桌面编码器对应的码率。其中,可以根据当前编码数据总量与单位时间,确定当前码率。标准图像帧可以为,在多个图像帧中,按照预设数据量(预设数据量位于最小数据量与最大数据量之间)选取的目标图像帧,标准编码数据量为标准图像帧对应的编码数据量。
在一个具体的实施例中,当前码率大于标准码率的原因可能是历史编码数据总量本身较大,如果确定当前码率大于标准码率时,直接认为云桌面编码器发生正向码率跳变,则有可能出现误判的情形。因此,本实施例提供了一种结合实时编码数据量与标准编码数据量之间的比较结果,确定云桌面编码器是否发生正向码率跳变的实施方式。其中,如果确定当前码率大于标准码率,且实时编码数据量大于标准图像帧的标准编码数据量(也即新图像帧画面变化较大时),则确定云桌面编码器发生正向码率跳变。
在另一个具体的实施例中,当前码率小于标准码率的原因可能是历史编码数据总量本身较小,如果确定当前码率小于标准码率时,直接认为云桌面编码器发生负向码率跳变,则有可能出现误判的情形。因此,本实施例提供了一种结合实时编码数据量与标准编码数据量之间的比较结果,确定云桌面编码器是否发生负向码率跳变的实施方式。其中,如果确定当前码率小于标准码率,且实时编码数据量小于标准图像帧的标准编码数据量(也即新图像帧画面变化较小时),则确定云桌面编码器发生负向码率跳变。
这样设置的好处在于,可以准确的确定出云桌面编码器的码率跳变趋势,进而可以提高云桌面编码器对应的参数调整结果的有效性。
本公开实施例的技术方案,通过根据云桌面编码器的帧速率,确定云桌面编码器在标准时间单元内生成的图像帧总量,并在预设的目标数组中,建立与图像帧总量匹配的多个数组元素,将云桌面编码器编码生成的各图像帧的编码数据量,按照环形存储的方式存储于各数组元素中,每当检测到云桌面编码器编码生成与新图像帧对应的实时编码数据时,获取与实时编码数据对应的实时编码数据量,在目标数组中定位与实时编码数据匹配的目标数组元素,获取目标数组元素中当前存储的历史编码数据量,并计算历史编码数据量与实时编码数据量之间的数据量差异值,根据与上一个标准时间单元对应的历史编码数据总量,以及数据量差异值,计算得到当前编码数据总量,如果根据当前编码数据总量确定云桌面编码器发生码率跳变,则采用消减码率跳变趋势的方式,对云桌面编码器的量化参数进行调整,以稳定云桌面编码器的码率的技术手段,可以降低云端设备占用的网络带宽,保证客户端中图像帧的清晰度。
图3是根据本公开实施例的又一种云桌面编码器的参数调整方法的流程示意图,本实施例是对上述技术方案的进一步细化,本实施例中的技术方案可以与上述一个或者多个实施方式结合。具体的,参考图3,该方法具体包括如下步骤:
步骤310、根据云桌面编码器的帧速率,确定云桌面编码器在标准时间单元内生成的图像帧总量,并在预设的目标数组中,建立与图像帧总量匹配的多个数组元素。
步骤320、将云桌面编码器编码生成的各图像帧的编码数据量,按照环形存储的方式存储于各数组元素中。
步骤330、每当检测到云桌面编码器编码生成与新图像帧对应的实时编码数据时,获取与实时编码数据对应的实时编码数据量。
步骤340、在目标数组中,定位与实时编码数据匹配的目标数组元素。
步骤350、获取目标数组元素中当前存储的历史编码数据量,并计算历史编码数据量与实时编码数据量之间的数据量差异值。
步骤360、根据与上一个标准时间单元对应的历史编码数据总量,以及数据量差异值,计算得到当前编码数据总量。
步骤370、如果根据当前编码数据总量确定云桌面编码器发生码率跳变,判断码率跳变是否为正向码率跳变,若是,执行步骤380,若否,执行步骤390。
步骤380、根据实时编码数据量除以标准编码数据量得到的倍数值,确定量化参数的增量值,并按照增量值,增大云桌面编码器的量化参数,以降低云桌面编码器的码率。
在此步骤中,可选的,可以根据预设的倍数值与增量值之间的映射关系,确定量化参数的增量值,并将量化参数的当前值与增量值相加,得到云桌面编码器对应的调整后的量化参数。
在一个具体的实施例中,假设实时编码数据量除以标准编码数据量等于3,则可以确认增量值为3;假设实时编码数据量除以标准编码数据量等于2,则可以确认增量值为2。
这样设置的好处在于,可以快速确定出量化参数的增量值,提高量化参数的调整效率。
在本实施例的一个实施方式中,按照增量值,增大云桌面编码器的量化参数,包括:计算量化参数的当前值与增量值的累加和;如果确定累加和未超过预设的量化参数上限值,则将量化参数的当前值更新为累加和;如果确定累加和超过预设的量化参数上限值,则将量化参数的当前值更新为量化参数上限值。
其中,量化参数上限值为,在保证图像帧画质符合预设要求的情况下,对量化参数设置的最大值。如果量化参数的当前值与增量值的累加和超过量化参数上限值,则将量化参数的当前值更新为量化参数上限值。这样设置的好处在于,可以避免量化参数的当前值过高,导致图像帧画质较低的情形,由此可以保证客户端中图像帧的清晰度。
步骤390、根据实时编码数据量除以标准编码数据量得到的比例值,确定量化参数的缩减值,并按照缩减值,减小云桌面编码器的量化参数,以提高云桌面编码器的码率。
在本实施例中,如果确定云桌面编码器发生负向码率跳变,则可以将实时编码数据量与标准编码数据量相除得到比例值,然后根据预设的比例值与缩减值之间的映射关系,确定量化参数的缩减值,并将量化参数的当前值减去缩减值,得到云桌面编码器对应的调整后的量化参数。
在一个具体的实施例中,假设实时编码数据量除以标准编码数据量大于等于90%,则可以确认缩减值为1;假设实时编码数据量除以标准编码数据量大于等于80%,且小于90%时,则可以确认缩减值为2。
这样设置的好处在于,可以快速确定出量化参数的缩减值,提高量化参数的调整效率。
在本实施例的一个实施方式中,按照缩减值,减小云桌面编码器的量化参数,包括:计算量化参数的当前值减去缩减值得到的计算差值;如果确定计算差值未低于预设的量化参数下限值,则将量化参数的当前值更新为计算差值;如果确定计算差值低于预设的量化参数下限值,则将量化参数的当前值更新为量化参数下限值。
其中,量化参数下限值为,在保证云端设备占用的网络带宽符合预设要求的情况下,对量化参数设置的最小值。如果量化参数的当前值与缩减值的计算差值低于量化参数下限值,则将量化参数的当前值更新为量化参数下限值。这样设置的好处在于,可以避免量化参数的当前值过低,导致云端设备占用的网络带宽较高,进而影响云桌面的服务性能。
在本实施例中,云桌面编码器设置在基于ARM架构的云端设备中,其中,量化参数上限值和量化参数下限值由使用云桌面服务的客户端的显示分辨率,和/或清晰度需求指数确定。
这样设置的好处在于,一方面可以使基于ARM架构的云端设备有稳定码率的带宽输出,降低了云桌面场景下的带宽峰值,节省了带宽成本;另一方面可以保证客户端中图像帧的清晰度。
本公开实施例的技术方案,通过根据云桌面编码器的帧速率,确定云桌面编码器在标准时间单元内生成的图像帧总量,并在预设的目标数组中,建立与图像帧总量匹配的多个数组元素,将云桌面编码器编码生成的各图像帧的编码数据量,按照环形存储的方式存储于各数组元素中,每当检测到云桌面编码器编码生成与新图像帧对应的实时编码数据时,获取与实时编码数据对应的实时编码数据量,在目标数组中定位与实时编码数据匹配的目标数组元素,获取目标数组元素中当前存储的历史编码数据量,并计算历史编码数据量与实时编码数据量之间的数据量差异值,根据与上一个标准时间单元对应的历史编码数据总量,以及数据量差异值,计算得到当前编码数据总量,如果根据当前编码数据总量确定云桌面编码器发生码率跳变,判断码率跳变是否为正向码率跳变,若是,则根据实时编码数据量除以标准编码数据量得到的倍数值,确定量化参数的增量值,并按照增量值,增大云桌面编码器的量化参数,若否,则根据实时编码数据量除以标准编码数据量得到的比例值,确定量化参数的缩减值,并按照缩减值,减小云桌面编码器的量化参数,以提高云桌面编码器的码率的技术手段,可以降低云端设备占用的网络带宽,保证客户端中图像帧的清晰度。
本公开实施例还提供了一种云桌面编码器的参数调整装置,用于执行上述的云桌面编码器的参数调整方法。
图4为本公开实施例提供的一种云桌面编码器的参数调整装置400的结构图,该装置包括:数据量缓存模块410、数据总量获取模块420和量化参数调整模块430。
其中,数据量缓存模块410,用于以图像帧为单位,实时缓存云桌面编码器在预设的标准时间单元内编码得到的各图像帧的编码数据量;
数据总量获取模块420,用于每当检测到云桌面编码器编码生成与新图像帧对应的实时编码数据时,获取与新图像帧匹配的当前标准时间单元对应的当前编码数据总量;
量化参数调整模块430,用于如果根据当前编码数据总量确定云桌面编码器发生码率跳变,则采用消减码率跳变趋势的方式,对云桌面编码器的量化参数进行调整,以稳定云桌面编码器的码率。
本公开实施例的技术方案,通过以图像帧为单位,实时缓存云桌面编码器在预设的标准时间单元内编码得到的各图像帧的编码数据量,每当检测到云桌面编码器编码生成与新图像帧对应的实时编码数据时,获取与新图像帧匹配的当前标准时间单元对应的当前编码数据总量,如果根据当前编码数据总量确定云桌面编码器发生码率跳变,则采用消减码率跳变趋势的方式,对云桌面编码器的量化参数进行调整,以稳定云桌面编码器的码率的技术手段,可以降低云端设备占用的网络带宽,保证客户端中图像帧的清晰度。
在上述各实施例的基础上,数据量缓存模块410,还包括:
数组建立单元,用于根据云桌面编码器的帧速率,确定云桌面编码器在标准时间单元内生成的图像帧总量,并在预设的目标数组中,建立与图像帧总量匹配的多个数组元素;
数据量存储单元,将云桌面编码器编码生成的各图像帧的编码数据量,按照环形存储的方式存储于各数组元素中。
数据总量获取模块420,还包括:
实时数据量获取单元,用于每当检测到云桌面编码器编码生成与新图像帧对应的实时编码数据时,获取与实时编码数据对应的实时编码数据量;
目标数组定位单元,用于在目标数组中,定位与实时编码数据匹配的目标数组元素;
差异值计算单元,用于获取目标数组元素中当前存储的历史编码数据量,并计算历史编码数据量与实时编码数据量之间的数据量差异值;
数据总量计算单元,用于根据与上一个标准时间单元对应的历史编码数据总量,以及数据量差异值,计算得到当前编码数据总量。
量化参数调整模块430,还包括:
码率比对单元,用于将由当前编码数据总量确定的当前码率与预设的标准码率进行比对;
正向跳变确定单元,用于如果确定当前码率大于标准码率,且实时编码数据量大于标准图像帧的标准编码数据量,则确定云桌面编码器发生正向码率跳变;
负向跳变确定单元,用于如果确定当前码率小于标准码率,且实时编码数据量小于标准图像帧的标准编码数据量,则确定云桌面编码器发生负向码率跳变;
量化参数增大单元,用于如果确定云桌面编码器发生正向码率跳变,则根据实时编码数据量除以标准编码数据量得到的倍数值,确定量化参数的增量值,并按照增量值,增大云桌面编码器的量化参数,以降低云桌面编码器的码率;
量化参数减小单元,用于如果确定云桌面编码器发生负向码率跳变,则根据实时编码数据量除以标准编码数据量得到的比例值,确定量化参数的缩减值,并按照缩减值,减小云桌面编码器的量化参数,以提高云桌面编码器的码率;
量化参数增大单元,还包括:
累加和计算子单元,用于计算量化参数的当前值与增量值的累加和;
第一量化参数更新子单元,用于如果确定累加和未超过预设的量化参数上限值,则将量化参数的当前值更新为累加和;
第二量化参数更新子单元,用于如果确定累加和超过预设的量化参数上限值,则将量化参数的当前值更新为量化参数上限值;
量化参数减小单元,还包括:
差值计算子单元,用于计算量化参数的当前值减去缩减值得到的计算差值;
第三量化参数更新子单元,用于如果确定计算差值未低于预设的量化参数下限值,则将量化参数的当前值更新为计算差值;
第四量化参数更新子单元,用于如果确定计算差值低于预设的量化参数下限值,则将量化参数的当前值更新为量化参数下限值;
云桌面编码器设置在基于ARM架构的云端设备中,量化参数上限值和量化参数下限值由使用云桌面服务的客户端的显示分辨率,和/或清晰度需求指数确定。
本公开实施例所提供的云桌面编码器的参数调整装置可执行本公开任意实施例所提供的云桌面编码器的参数调整方法,具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
根据本公开的实施例,本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
图5示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备500的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机,诸如,膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置,诸如,个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例,并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
如图5所示,设备500包括计算单元501,其可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的计算机程序或者从存储单元505加载到随机访问存储器(RAM)503中的计算机程序,来执行各种适当的动作和处理。在RAM 503中,还可存储设备500操作所需的各种程序和数据。计算单元501、ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。输入/输出(I/O)接口505也连接至总线504。
设备500中的多个部件连接至I/O接口505,包括:输入单元506,例如键盘、鼠标等;输出单元507,例如各种类型的显示器、扬声器等;存储单元505,例如磁盘、光盘等;以及通信单元509,例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元509允许设备500通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
计算单元501可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元501的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算AI芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元501执行上文所描述的各个方法和处理,例如云桌面编码器的参数调整方法。例如,在一些实施例中,云桌面编码器的参数调整方法可被实现为计算机软件程序,其被有形地包含于机器可读介质,例如存储单元505。在一些实施例中,计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 502和/或通信单元509而被载入和/或安装到设备500上。当计算机程序加载到RAM 503并由计算单元501执行时,可以执行上文描述的云桌面编码器的参数调整方法的一个或多个步骤。备选地,在其他实施例中,计算单元501可以通过其他任何适当的方式(例如,借助于固件)而被配置为执行云桌面编码器的参数调整方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、AI芯片上系统的系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括:实施在一个或者多个计算机程序中,该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释,该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器,可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令,并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器,使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行,作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本公开的上下文中,机器可读介质可以是有形的介质,其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备,或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互,可以在计算机上实施此处描述的系统和技术,该计算机具有:用于向用户显示信息的显示装置(例如,CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器);以及键盘和指向装置(例如,鼠标或者轨迹球),用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互;例如,提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如,视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈);并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如,作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如,应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如,具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机,用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如,通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括:局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器,又称为云计算服务器或云主机,是云计算服务体系中的一项主机产品,以解决了传统物理主机与VPS服务中,存在的管理难度大,业务扩展性弱的缺陷。
应该理解,可以使用上面所示的各种形式的流程,重新排序、增加或删除步骤。例如,本公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行,只要能够实现本公开提供的技术方案所期望的结果,本文在此不进行限制。
上述具体实施方式,并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是,根据设计要求和其他因素,可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等,均应包含在本公开保护范围之内。

Claims (14)

1.一种云桌面编码器的参数调整方法,其中,所述方法包括:
根据所述云桌面编码器的帧速率,确定云桌面编码器在标准时间单元内生成的图像帧总量,并在预设的目标数组中,建立与所述图像帧总量匹配的多个数组元素;将所述云桌面编码器编码生成的各图像帧的编码数据量,按照环形存储的方式存储于各数组元素中,其中,所述图像帧总量为云桌面编码器在标准时间单元内完成编码的图像帧的总个数;
每当检测到云桌面编码器编码生成与新图像帧对应的实时编码数据时,获取与新图像帧匹配的当前标准时间单元对应的当前编码数据总量;
如果根据当前编码数据总量确定云桌面编码器发生码率跳变,则采用消减码率跳变趋势的方式,对云桌面编码器的量化参数进行调整,以稳定云桌面编码器的码率。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,每当检测到云桌面编码器编码生成与新图像帧对应的实时编码数据时,获取与新图像帧匹配的当前标准时间单元对应的当前编码数据总量,包括:
每当检测到云桌面编码器编码生成与新图像帧对应的实时编码数据时,获取与所述实时编码数据对应的实时编码数据量;
在所述目标数组中,定位与所述实时编码数据匹配的目标数组元素;
获取目标数组元素中当前存储的历史编码数据量,并计算所述历史编码数据量与所述实时编码数据量之间的数据量差异值;
根据与上一个标准时间单元对应的历史编码数据总量,以及所述数据量差异值,计算得到当前编码数据总量。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,根据当前编码数据总量确定云桌面编码器发生码率跳变,包括:
将由所述当前编码数据总量确定的当前码率与预设的标准码率进行比对;
如果确定当前码率大于所述标准码率,且所述实时编码数据量大于标准图像帧的标准编码数据量,则确定所述云桌面编码器发生正向码率跳变;
如果确定当前码率小于所述标准码率,且所述实时编码数据量小于标准图像帧的标准编码数据量,则确定所述云桌面编码器发生负向码率跳变。
4.根据权利要求3所述的方法,其中,采用消减码率跳变趋势的方式,对云桌面编码器的量化参数进行调整,包括:
如果确定所述云桌面编码器发生正向码率跳变,则根据所述实时编码数据量除以所述标准编码数据量得到的倍数值,确定量化参数的增量值,并按照所述增量值,增大云桌面编码器的量化参数,以降低云桌面编码器的码率;
如果确定所述云桌面编码器发生负向码率跳变,则根据所述实时编码数据量除以所述标准编码数据量得到的比例值,确定量化参数的缩减值,并按照所述缩减值,减小云桌面编码器的量化参数,以提高云桌面编码器的码率。
5.根据权利要求4所述的方法,其中,按照所述增量值,增大云桌面编码器的量化参数,包括:
计算所述量化参数的当前值与所述增量值的累加和;
如果确定所述累加和未超过预设的量化参数上限值,则将所述量化参数的当前值更新为所述累加和;
如果确定所述累加和超过预设的量化参数上限值,则将所述量化参数的当前值更新为所述量化参数上限值;
按照所述缩减值,减小云桌面编码器的量化参数,包括:
计算所述量化参数的当前值减去所述缩减值得到的计算差值;
如果确定所述计算差值未低于预设的量化参数下限值,则将所述量化参数的当前值更新为所述计算差值;
如果确定所述计算差值低于预设的量化参数下限值,则将所述量化参数的当前值更新为所述量化参数下限值。
6.根据权利要求5中所述的方法,所述云桌面编码器设置在基于ARM架构的云端设备中,其中,所述量化参数上限值和所述量化参数下限值由使用云桌面服务的客户端的显示分辨率,和/或清晰度需求指数确定。
7.一种云桌面编码器的参数调整装置,其中,所述装置包括:
数据量缓存模块,包括:
数组建立单元,用于根据所述云桌面编码器的帧速率,确定云桌面编码器在标准时间单元内生成的图像帧总量,并在预设的目标数组中,建立与所述图像帧总量匹配的多个数组元素,其中,所述图像帧总量为云桌面编码器在标准时间单元内完成编码的图像帧的总个数;
数据量存储单元,将所述云桌面编码器编码生成的各图像帧的编码数据量,按照环形存储的方式存储于各数组元素中;
数据总量获取模块,用于每当检测到云桌面编码器编码生成与新图像帧对应的实时编码数据时,获取与新图像帧匹配的当前标准时间单元对应的当前编码数据总量;
量化参数调整模块,用于如果根据当前编码数据总量确定云桌面编码器发生码率跳变,则采用消减码率跳变趋势的方式,对云桌面编码器的量化参数进行调整,以稳定云桌面编码器的码率。
8.根据权利要求7所述的装置,其中,所述数据总量获取模块,还包括:
实时数据量获取单元,用于每当检测到云桌面编码器编码生成与新图像帧对应的实时编码数据时,获取与所述实时编码数据对应的实时编码数据量;
目标数组定位单元,用于在所述目标数组中,定位与所述实时编码数据匹配的目标数组元素;
差异值计算单元,用于获取目标数组元素中当前存储的历史编码数据量,并计算所述历史编码数据量与所述实时编码数据量之间的数据量差异值;
数据总量计算单元,用于根据与上一个标准时间单元对应的历史编码数据总量,以及所述数据量差异值,计算得到当前编码数据总量。
9.根据权利要求8所述的装置,其中,所述量化参数调整模块,还包括:
码率比对单元,用于将由所述当前编码数据总量确定的当前码率与预设的标准码率进行比对;
正向跳变确定单元,用于如果确定当前码率大于所述标准码率,且所述实时编码数据量大于标准图像帧的标准编码数据量,则确定所述云桌面编码器发生正向码率跳变;
负向跳变确定单元,用于如果确定当前码率小于所述标准码率,且所述实时编码数据量小于标准图像帧的标准编码数据量,则确定所述云桌面编码器发生负向码率跳变。
10.根据权利要求9所述的装置,其中,所述量化参数调整模块,还包括:
量化参数增大单元,用于如果确定所述云桌面编码器发生正向码率跳变,则根据所述实时编码数据量除以所述标准编码数据量得到的倍数值,确定量化参数的增量值,并按照所述增量值,增大云桌面编码器的量化参数,以降低云桌面编码器的码率;
量化参数减小单元,用于如果确定所述云桌面编码器发生负向码率跳变,则根据所述实时编码数据量除以所述标准编码数据量得到的比例值,确定量化参数的缩减值,并按照所述缩减值,减小云桌面编码器的量化参数,以提高云桌面编码器的码率。
11.根据权利要求10所述的装置,其中,所述量化参数增大单元,还包括:
累加和计算子单元,用于计算所述量化参数的当前值与所述增量值的累加和;
第一量化参数更新子单元,用于如果确定所述累加和未超过预设的量化参数上限值,则将所述量化参数的当前值更新为所述累加和;
第二量化参数更新子单元,用于如果确定所述累加和超过预设的量化参数上限值,则将所述量化参数的当前值更新为所述量化参数上限值;
所述量化参数减小单元,还包括:
差值计算子单元,用于计算所述量化参数的当前值减去所述缩减值得到的计算差值;
第三量化参数更新子单元,用于如果确定所述计算差值未低于预设的量化参数下限值,则将所述量化参数的当前值更新为所述计算差值;
第四量化参数更新子单元,用于如果确定所述计算差值低于预设的量化参数下限值,则将所述量化参数的当前值更新为所述量化参数下限值。
12.根据权利要求11所述的装置,其中,所述云桌面编码器设置在基于ARM架构的云端设备中,所述量化参数上限值和所述量化参数下限值由使用云桌面服务的客户端的显示分辨率,和/或清晰度需求指数确定。
13.一种电子设备,其中,包括:
至少一个处理器;以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-6中任一项所述的方法。
14.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,其中,所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-6中任一项所述的方法。
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