CN114286107A - 一种提高实时视频处理效率的方法、系统、设备及介质 - Google Patents
一种提高实时视频处理效率的方法、系统、设备及介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114286107A CN114286107A CN202111664242.7A CN202111664242A CN114286107A CN 114286107 A CN114286107 A CN 114286107A CN 202111664242 A CN202111664242 A CN 202111664242A CN 114286107 A CN114286107 A CN 114286107A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- video frame
- processing
- video
- processor
- frame processing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 105
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 66
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 14
- 230000015654 memory Effects 0.000 claims description 13
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 11
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 4
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims 1
- 230000004807 localization Effects 0.000 claims 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 3
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 238000003709 image segmentation Methods 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Two-Way Televisions, Distribution Of Moving Picture Or The Like (AREA)
Abstract
本发明提供一种提高实时视频处理效率的方法，包括步骤：S1.初始化多个视频帧处理进程；S2.依次采集多个视频帧并分别调度到空闲的视频帧处理进程进行处理，直至视频帧处理进程全部被调度；S3.显示最先处理完的那一个视频帧及对应的处理结果，并释放对应的视频帧处理进程；S4.继续采集下一个视频帧并调度到S3释放的视频帧处理进程，同时，继续显示最先处理完的某一个视频帧及对应的处理结果，并释放对应的视频帧处理进程；S5.重复S4，直至所有视频帧的采集、处理和显示完毕。本发明在不改变实时视频采集系统对视频采集、处理和显示的串行流程基础上，对耗时最长的处理步骤进行并行处理，从而在单视频帧处理时间不变的基础上提升了系统整体的运行效率。
Description
技术领域
本发明涉及实时视频处理技术领域，尤其涉及一种提高实时视频处理效率的方法、系统、设备及介质。
背景技术
在现有的实时视频处理系统中，系统的工作过程一般可分为对视频的采集、处理和显示三个步骤，这三个步骤是一个串行的过程，只有在完成前一个步骤之后，后一个步骤才能开始进行。
一般来说，系统对视频的处理是整个系统的工作过程中耗时最长的步骤，决定了系统的运行效率。但由于近年来算法复杂度的不断提升、处理需求的不断增多，导致对视频的处理耗时不断增加，降低了系统的运行效率，使视频显示出现卡顿、不连贯等情况，对系统的正常工作造成了较大的不良影响。传统的视频加速方法主要针对视频帧的处理过程进行加速以达到降低单张视频帧运算时间的目的，但该方法仅能够对视频帧处理中能够并行运算的部分进行加速，无法实现全部处理流程的加速，且这种加速方法实现复杂，需要耗费巨大的人力物力成本。
发明内容
针对背景技术中提到的现有技术的至少一个缺陷或改进需求，本发明提供一种提高实时视频处理效率的方法、系统、设备及介质，用以解决现有技术中实时视频采集系统在加速时不能覆盖单张视频帧处理的整个过程而导致运行效率不够高的技术问题。
第一方面，本发明提供一种提高实时视频处理效率的方法，包括如下步骤：
S1.初始化多个视频帧处理进程；
S2.依次采集多个视频帧并分别调度到空闲的视频帧处理进程进行处理，直至视频帧处理进程全部被调度；
S3.显示最先处理完的那一个视频帧及对应的处理结果，并释放对应的视频帧处理进程；
S4.继续采集下一个视频帧并调度到步骤S3释放的视频帧处理进程，同时，继续显示最先处理完的某一个视频帧及对应的处理结果，并释放对应的视频帧处理进程；
S5.重复步骤S4，直至所有视频帧的采集、处理和显示完毕。
根据本发明提供的提高实时视频处理效率的方法，根据处理器的核心数量确定视频帧处理进程的数量，处理器的多个核心分别同时执行不同的视频帧处理进程。
根据本发明提供的提高实时视频处理效率的方法，将每个视频帧处理进程锁定到固定的处理器核心上。
根据本发明提供的提高实时视频处理效率的方法，系统主进程会对多个视频帧处理进程的运行状态分别进行监控，在视频帧处理进程运行异常时重启该视频帧处理进程。
根据本发明提供的提高实时视频处理效率的方法，对所述视频帧的处理包括预处理、特征提取、特征匹配和物体定位中的一种或多种。
第二方面，本发明提供一种提高实时视频处理效率的系统，该系统包括多核处理器，该系统基于所述多核处理器能够实现上述任一项所述的提高实时视频处理效率的方法的步骤。
第三方面，本发明提供一种电子设备，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能够实现上述任一项所述的提高实时视频处理效率的方法的步骤。
第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时能够实现上述任一项所述的提高实时视频处理效率的方法的步骤。
本发明所构思的技术方案与现有技术相比具有以下有益效果：
(1)本发明在不改变实时视频采集系统对视频采集、处理和显示的串行流程的基础上，对耗时最长的处理步骤进行多张单视频帧的整帧并行处理，从而在单视频帧的处理流程和单帧处理时间不变的基础上提升了实时视频处理系统的处理效率，使系统视频帧输出帧率成倍提升，进而提升了系统整体的运行效率。
(2)本发明通过将视频帧处理进程锁定到固定的处理器核心上，从而降低了任务在处理器核心之间调度的消耗，进一步提升了系统整体的运行效率。
(3)本发明引入视频帧处理进程运行异常时的监控和重启机制，从而提升了系统运行的可靠性。
(4)本发明将视频帧处理进程与视频采集、显示进程进行分离，从而提升了系统运行的稳定性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见的，下面的附图是本发明的一些较佳实施例的附图，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种提高实时视频处理效率的方法的多张单视频帧整帧并行处理的流程图之一；
图2是本发明实施例提供的一种提高实时视频处理效率的方法的多张单视频帧整帧并行处理的流程图之二；
图3是本发明实施例提供的一种提高实时视频处理效率的方法的视频帧处理进程状态异常监控机制的流程图；
图4是本发明实施例提供的适用于实现上文描述的提高实时视频处理效率的方法的电子设备的方框结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合一些附图对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参考图1和图2，在一个实施例中，本发明提供一种提高实时视频处理效率的方法，包括如下步骤：
S1.初始化多个视频帧处理进程。
S2.依次采集某个视频的多个视频帧并分别调度到暂时处于空闲状态的视频帧处理进程进行处理，直至视频帧处理进程全部被调度。
对视频帧的处理一般包括以下几个步骤：
S21.视频帧的预处理：图像预处理的主要目的是消除图像中无关的信息，恢复有用的真实信息，增强有关信息的可检测性、最大限度地简化数据，从而改进特征提取、图像分割、匹配和识别的可靠性。包括但不限于图像的编码、阈值或滤波运算、模式改善、正规化、离散模式运算等。
S22.特征提取：特征提取是物体识别的第一步，也是识别方法的一个重要组成部分，特征提取是指将机器学习算法不能识别的原始数据转化为算法可以识别的特征的过程。包括但不限于图像特征提取、图像颜色特征提取、图像纹理特征提取、图像形状特征提取、空间特征提取等。
S23.特征匹配：图像匹配是机器视觉重要的组成部分，其主要作用是确定不同视角、光照等条件下的图像空间对应关系，广泛地应用于图像检索、目标追踪、遥感图像处理等领域。包括但不限于暴力匹配、K-最近邻匹配等。
S24.物体定位：物体定位用于确定匹配识别出的物体在图片中的位置，更进一步地，根据图像坐标系与物理坐标系的关系，可以确定物体在物理坐标系中的空间位置。
S3.显示最先处理完的那一个视频帧及对应的处理结果，并释放对应的视频帧处理进程。
在一般情况下，先采集的视频帧会先被处理完，进而先被显示。如此一来，显示的时序就和采集的时序以及处理结果同步了，从而避免了视频前后帧可能的错位，保证了视频帧的有序显示和视频的正常播放。某一个视频帧被处理完后，系统主进程释放该视频帧对应的视频帧处理进程，该视频帧处理进程就会被置成空闲状态，用于接收采集的下一个视频帧并处理。
S4.继续采集下一个视频帧并调度到步骤S3释放的视频帧处理进程，同时，继续显示最先处理完的某一个视频帧及对应的处理结果，并释放对应的视频帧处理进程。
继续采集的下一个视频帧会被立即调度到在上述步骤S3中释放的视频帧处理进程中并开始立即被处理，而不必等待在前述步骤S2中的其他视频帧处理进程是否已经处理完其他的视频帧。同时，继续显示最先处理完的某一个视频帧及对应的处理结果，并释放对应的视频帧处理进程。
S5.重复上述步骤S4，直至某个视频的所有视频帧的采集、处理和显示步骤均被执行完毕。
优选的，根据处理器的核心数量确定视频帧处理进程的数量，处理器的多个核心分别同时执行不同的视频帧处理进程。
本发明是利用多核处理器的并行处理的特性，让多核处理器的每个核心均参与到视频帧处理的过程中。在刚开始处理前，先根据处理器的核心数量确定视频帧处理进程的数量，然后，处理器的多个核心分别同时执行不同的视频帧处理进程，从而尽可能地用尽多核处理器的并行处理性能。
优选的，将每个视频帧处理进程锁定到固定的处理器核心上，从而可减少视频帧处理进程在不同处理器核心间调度带来的性能损耗，进一步提升了系统整体的运行效率。
优选的，如图3所示，系统主进程会对多个视频帧处理进程的运行状态分别进行监控，在视频帧处理进程运行异常时重启该视频帧处理进程，从而提升了系统运行的可靠性。
在一个实施例中提供一种提高实时视频处理效率的系统，该系统包括多核处理器，并基于所述多核处理器的并行处理性能能够实现上述提高实时视频处理效率的方法的步骤。
图4示意性示出了根据本公开实施例的适于实现上文描述的方法的电子设备的方框图。图4示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图4所示，本实施例中所描述的电子设备1000，包括：处理器1001，其可以根据存储在只读存储器(ROM)1002中的程序或者从存储部分1008加载到随机访问存储器(RAM)1003中的程序而执行各种适当的动作和处理。处理器1001例如可以包括通用微处理器(例如CPU)、指令集处理器和/或相关芯片组和/或专用微处理器(例如，专用集成电路(ASIC))，等等。处理器1001还可以包括用于缓存用途的板载存储器。处理器1001可以包括用于执行根据本公开实施例的方法流程的不同动作的单一处理单元或者是多个处理单元。
在RAM 1003中，存储有系统1000操作所需的各种程序和数据。处理器1001、ROM1002以及RAM 1003通过总线1004彼此相连。处理器1001通过执行ROM 1002和/或RAM 1003中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。需要注意，所述程序也可以存储在除ROM 1002和RAM 1003以外的一个或多个存储器中。处理器1001也可以通过执行存储在所述一个或多个存储器中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。
根据本公开的实施例，电子设备1000还可以包括输入/输出(I/O)接口1005，输入/输出(I/O)接口1005也连接至总线1004。系统1000还可以包括连接至I/O接口1005的以下部件中的一项或多项：包括键盘、鼠标等的输入部分1006；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分1007；包括硬盘等的存储部分1008；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分1009。通信部分1009经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器1010也根据需要连接至I/O接口1005。可拆卸介质1011，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器1010上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分1008。
根据本公开实施例的方法流程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读存储介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分1009从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质1011被安装。在该计算机程序被处理器1001执行时，执行本公开实施例的系统中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的系统、设备和模块等可以通过计算机程序模块来实现。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的设备/系统中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备/系统中。上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被执行时，实现根据本公开实施例的方法。
根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以是非易失性的计算机可读存储介质，例如可以包括但不限于：便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。例如，根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以包括上文描述的ROM 1002和/或RAM 1003以外的一个或多个存储器。
需要说明的是，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来。
附图中的流程图或框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框或步骤可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，上述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。还要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
本领域技术人员可以理解，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合，即使这样的组合或结合没有明确记载于本公开中。特别地，在不脱离本公开精神和教导的情况下，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合，所有这些组合和/或结合均落入本公开的范围。
尽管已经参照本公开的特定示例性实施例示出并描述了本公开，但是本领域技术人员应该理解，在不背离所附权利要求及其等同物限定的本公开的精神和范围的情况下，可以对本公开进行形式和细节上的多种改变。因此，本公开的范围不应该限于上述实施例，而是应该不仅由所附权利要求来进行确定，还由所附权利要求的等同物来进行限定。
Claims (8)
1.一种提高实时视频处理效率的方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1.初始化多个视频帧处理进程；
S2.依次采集多个视频帧并分别调度到空闲的视频帧处理进程进行处理，直至视频帧处理进程全部被调度；
S3.显示最先处理完的那一个视频帧及对应的处理结果，并释放对应的视频帧处理进程；
S4.继续采集下一个视频帧并调度到步骤S3释放的视频帧处理进程，同时，继续显示最先处理完的某一个视频帧及对应的处理结果，并释放对应的视频帧处理进程；
S5.重复步骤S4，直至所有视频帧的采集、处理和显示完毕。
2.根据权利要求1所述的提高实时视频处理效率的方法，其特征在于，根据处理器的核心数量确定视频帧处理进程的数量，处理器的多个核心分别同时执行不同的视频帧处理进程。
3.根据权利要求2所述的提高实时视频处理效率的方法，其特征在于，将每个视频帧处理进程锁定到固定的处理器核心上。
4.根据权利要求1所述的提高实时视频处理效率的方法，其特征在于，系统主进程会对多个视频帧处理进程的运行状态分别进行监控，在视频帧处理进程运行异常时重启该视频帧处理进程。
5.根据权利要求1所述的提高实时视频处理效率的方法，其特征在于，对所述视频帧的处理包括预处理、特征提取、特征匹配和物体定位中的一种或多种。
6.一种提高实时视频处理效率的系统，其特征在于，该系统包括多核处理器，该系统基于所述多核处理器能够实现权利要求1-5任一项所述的提高实时视频处理效率的方法的步骤。
7.一种电子设备，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，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时能够实现权利要求1-5任一项所述的提高实时视频处理效率的方法的步骤。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时能够实现权利要求1-5任一项所述的提高实时视频处理效率的方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111664242.7A CN114286107A (zh) | 2021-12-30 | 2021-12-30 | 一种提高实时视频处理效率的方法、系统、设备及介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111664242.7A CN114286107A (zh) | 2021-12-30 | 2021-12-30 | 一种提高实时视频处理效率的方法、系统、设备及介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114286107A true CN114286107A (zh) | 2022-04-05 |
Family
ID=80879209
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202111664242.7A Pending CN114286107A (zh) | 2021-12-30 | 2021-12-30 | 一种提高实时视频处理效率的方法、系统、设备及介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114286107A (zh) |
Citations (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20110194617A1 (en) * | 2010-02-11 | 2011-08-11 | Nokia Corporation | Method and Apparatus for Providing Multi-Threaded Video Decoding |
| CN103905783A (zh) * | 2012-12-25 | 2014-07-02 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 对视频流进行解码显示的方法及设备 |
| CN105306948A (zh) * | 2015-11-28 | 2016-02-03 | 讯美电子科技有限公司 | 多进程视频解码的方法和系统 |
| CN105871537A (zh) * | 2016-06-16 | 2016-08-17 | 广东工业大学 | 一种基于混沌加密的视频通信方法及装置 |
| CN106954066A (zh) * | 2016-01-07 | 2017-07-14 | 鸿富锦精密工业（深圳）有限公司 | 视频解码方法 |
| CN107295285A (zh) * | 2017-08-11 | 2017-10-24 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 视频数据的处理方法、处理装置及存储介质 |
| CN110443114A (zh) * | 2019-06-19 | 2019-11-12 | 平安科技（深圳）有限公司 | 人脸识别方法、装置、计算机设备及可读存储介质 |
| CN111258669A (zh) * | 2020-03-25 | 2020-06-09 | 上海商汤临港智能科技有限公司 | 人脸识别方法及装置、存储介质 |
| CN111432243A (zh) * | 2020-04-01 | 2020-07-17 | 山东汇贸电子口岸有限公司 | 视频转码方法及装置 |
| CN112087631A (zh) * | 2020-08-10 | 2020-12-15 | 翟文国 | 基于gpu同步并行视频编解码与流媒体传输系统及方法 |
| CN112181657A (zh) * | 2020-09-30 | 2021-01-05 | 京东方科技集团股份有限公司 | 视频处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN113066038A (zh) * | 2019-12-13 | 2021-07-02 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 图像评估方法、装置、电子设备及计算机存储介质 |
| CN113535366A (zh) * | 2021-08-31 | 2021-10-22 | 知见科技(江苏)有限公司 | 一种高性能分布式结合的多路视频实时处理方法 |
| CN113849312A (zh) * | 2021-09-29 | 2021-12-28 | 北京百度网讯科技有限公司 | 数据处理任务的分配方法、装置、电子设备及存储介质 |
-
2021
- 2021-12-30 CN CN202111664242.7A patent/CN114286107A/zh active Pending
Patent Citations (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20110194617A1 (en) * | 2010-02-11 | 2011-08-11 | Nokia Corporation | Method and Apparatus for Providing Multi-Threaded Video Decoding |
| CN103905783A (zh) * | 2012-12-25 | 2014-07-02 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 对视频流进行解码显示的方法及设备 |
| CN105306948A (zh) * | 2015-11-28 | 2016-02-03 | 讯美电子科技有限公司 | 多进程视频解码的方法和系统 |
| CN106954066A (zh) * | 2016-01-07 | 2017-07-14 | 鸿富锦精密工业（深圳）有限公司 | 视频解码方法 |
| CN105871537A (zh) * | 2016-06-16 | 2016-08-17 | 广东工业大学 | 一种基于混沌加密的视频通信方法及装置 |
| CN107295285A (zh) * | 2017-08-11 | 2017-10-24 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 视频数据的处理方法、处理装置及存储介质 |
| CN110443114A (zh) * | 2019-06-19 | 2019-11-12 | 平安科技（深圳）有限公司 | 人脸识别方法、装置、计算机设备及可读存储介质 |
| CN113066038A (zh) * | 2019-12-13 | 2021-07-02 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 图像评估方法、装置、电子设备及计算机存储介质 |
| CN111258669A (zh) * | 2020-03-25 | 2020-06-09 | 上海商汤临港智能科技有限公司 | 人脸识别方法及装置、存储介质 |
| CN111432243A (zh) * | 2020-04-01 | 2020-07-17 | 山东汇贸电子口岸有限公司 | 视频转码方法及装置 |
| CN112087631A (zh) * | 2020-08-10 | 2020-12-15 | 翟文国 | 基于gpu同步并行视频编解码与流媒体传输系统及方法 |
| CN112181657A (zh) * | 2020-09-30 | 2021-01-05 | 京东方科技集团股份有限公司 | 视频处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN113535366A (zh) * | 2021-08-31 | 2021-10-22 | 知见科技(江苏)有限公司 | 一种高性能分布式结合的多路视频实时处理方法 |
| CN113849312A (zh) * | 2021-09-29 | 2021-12-28 | 北京百度网讯科技有限公司 | 数据处理任务的分配方法、装置、电子设备及存储介质 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP7025452B2 (ja) | ディスプレイスクリーン周辺回路の検出方法、ディスプレイスクリーン周辺回路の検出装置、電子機器及び記憶媒体 | |
| WO2019020103A1 (zh) | 目标识别方法、装置、存储介质和电子设备 | |
| US20210150254A1 (en) | Tracking control method, apparatus, and computer-readable storage medium | |
| CN114067051A (zh) | 三维重建处理方法、装置、电子设备以及存储介质 | |
| CN112712498A (zh) | 移动终端执行的车辆定损方法、装置、移动终端、介质 | |
| CN106682567A (zh) | 一种指纹图像的采集处理方法及装置 | |
| CN113158773B (zh) | 一种活体检测模型的训练方法及训练装置 | |
| CN111314395A (zh) | 一种图像的传输方法及终端、存储介质 | |
| CN112367486B (zh) | 视频处理方法及装置 | |
| CN114286107A (zh) | 一种提高实时视频处理效率的方法、系统、设备及介质 | |
| CN116137061B (zh) | 数量统计模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN114584836A (zh) | 电子产品使用行为检测方法、装置、系统及介质 | |
| CN112150444A (zh) | 人脸图像的属性特征的识别方法、装置及电子设备 | |
| CN116761020A (zh) | 视频处理方法、装置、设备和介质 | |
| JP2002269545A (ja) | 顔画像処理方法及び顔画像処理装置 | |
| EP4083875A1 (en) | Data annotation method and apparatus, electronic device and readable storage medium | |
| CN116071392A (zh) | 一种结合前景轮廓提取的运动目标检测方法及系统 | |
| CN114119374A (zh) | 图像处理方法、装置、设备以及存储介质 | |
| CN109863505B (zh) | 指纹识别的方法、处理器和电子设备 | |
| CN112416689A (zh) | 一种辅助研发人员分析小概率不开机问题的方法 | |
| CN113450276A (zh) | 视频图像增强方法及其模型训练方法、相关设备 | |
| CN112101284A (zh) | 图像识别方法、图像识别模型的训练方法、装置及系统 | |
| CN107507124B (zh) | 系统芯片中灰度图像背景处理装置及方法 | |
| CN115456860B (zh) | 基于fpga的图像增强方法、装置、头盔、设备及介质 | |
| CN116152473B (zh) | 一种二维图片转换成ar图像降低黑像素干扰的方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |