CN115529461A - 一种视频转码方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开实施例提供了一种视频转码方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：根据每种转码算法的应用对象占比的变化量与资源关联的第一变化量以及业务关联的第二变化量的关系，确定每种转码算法的应用对象占比；根据所述每种转码算法的应用对象占比确定对应转码算法的启用阈值；根据视频的属性信息和所述启用阈值确定目标转码算法，采用目标转码算法对所述视频进行转码。通过上述方案，本公开实施例解决了相关技术中转码资源分配不合理的问题，达到合理分配转码资源以符合转码资源统筹要求的效果。

Description

一种视频转码方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本公开实施例涉及数据处理技术，尤其涉及一种视频转码方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

服务端在将视频发送给内容消费者之前，需要将视频转换为不同码率的多个版本，以适配不同的内容消费者的终端设备和网络带宽，从而，提高用户观看体验。

目前的转码策略包括编码方式、前处理方式和优化方法。不同的编码方式、前处理方式和优化方法占用的计算资源类型和资源量不尽相同，输出的码率也有区别，从而影响视频平台的CDN(Content Delivery Network，内容分发网络)成本。此外，不同码率的视频的播放效果不尽相同，带给用户的观看体验存在差异，从而也会对核心业务指标产生影响。

由于转码策略包括的算法是分阶段上线的，且在经验判断的基础上结合对照实验确定转码策略中每种转码算法的启用阈值。这就导致相关技术至少存在转码资源分配不合理，导致转码策略中各转码算法的组合不一定符合转码资源统筹要求等问题。

发明内容

本公开提供一种视频转码方法、装置、电子设备及存储介质，可以合理地分配转码资源。

第一方面，本公开实施例提供了一种视频转码方法，包括：

根据每种转码算法的应用对象占比的变化量与资源关联的第一变化量以及业务关联的第二变化量的关系，确定每种转码算法的应用对象占比；

根据所述每种转码算法的应用对象占比确定对应转码算法的启用阈值；

根据视频的属性信息和所述启用阈值确定目标转码算法，采用目标转码算法对所述视频进行转码。

第二方面，本公开实施例还提供了一种视频转码装置，该装置包括：

占比确定模块，用于根据每种转码算法的应用对象占比的变化量与资源关联的第一变化量以及业务关联的第二变化量的关系，确定每种转码算法的应用对象占比；

阈值确定模块，用于根据所述每种转码算法的应用对象占比确定对应转码算法的启用阈值；

视频转码模块，用于根据视频的属性信息和所述启用阈值确定目标转码算法，采用目标转码算法对所述视频进行转码。

第三方面，本公开实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本公开任意实施例所述的视频转码方法。

第四方面，本公开实施例还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行本公开任意实施例所述的视频转码方法。

本公开实施例，通过每种转码算法的应用对象占比的变化量与资源消耗变化量、资源分发成本变化量和业务收入变化量的关系，确定各转码算法的应用对象占比，并根据所述每种转码算法的应用对象占比确定对应转码算法的启用阈值，根据启用阈值确定处理视频所需的算法组合，解决了采用经验结合对照实验方式确定启用阈值导致的资源分配不合理的问题，达到合理分配转码资源，以符合转码资源统筹要求的效果。

附图说明

结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。

图1为本公开实施例所提供的一种视频转码方法流程示意图；

图2为本公开实施例所提供的另一种视频转码方法流程示意图；

图3为本公开实施例所提供的一种视频转码方法中启用阈值确定流程的示意图；

图4为本公开实施例所提供的一种视频转换装置结构示意图；

图5为本公开实施例所提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。

应当理解，本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。

本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。

需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。

需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。

本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。

可以理解的是，在使用本公开各实施例公开的技术方案之前，均应当依据相关法律法规通过恰当的方式对本公开所涉及个人信息的类型、使用范围、使用场景等告知用户并获得用户的授权。

例如，在响应于接收到用户的主动请求时，向用户发送提示信息，以明确地提示用户，其请求执行的操作将需要获取和使用到用户的个人信息。从而，使得用户可以根据提示信息来自主地选择是否向执行本公开技术方案的操作的电子设备、应用程序、服务器或存储介质等软件或硬件提供个人信息。

作为一种可选的但非限定性的实现方式，响应于接收到用户的主动请求，向用户发送提示信息的方式例如可以是弹窗的方式，弹窗中可以以文字的方式呈现提示信息。此外，弹窗中还可以承载供用户选择“同意”或者“不同意”向电子设备提供个人信息的选择控件。

可以理解的是，上述通知和获取用户授权过程仅是示意性的，不对本公开的实现方式构成限定，其它满足相关法律法规的方式也可应用于本公开的实现方式中。

图1为本公开实施例所提供的一种视频转码方法流程示意图，本公开实施例适用于视频转码的情形，该方法可以由视频转码装置来执行，该装置可以通过软件和/或硬件的形式实现，可选的，通过电子设备来实现，该电子设备可以是PC端或服务器等。

如图1所示，所述方法包括：

S110、根据每种转码算法的应用对象占比的变化量与资源关联的第一变化量以及业务关联的第二变化量的关系，确定每种转码算法的应用对象占比。

其中，转码算法为服务端在将视频发送给内容消费者之前，对视频的格式进行调整所采用的算法。通常每种转码算法被预先配置于服务端，并根据不同的转码算法的适用范围，对符合适用范围的视频进行转码。

转码策略为转码算法的算法组合。可以由一个或多个转码算法构成视频的转码策略。

例如，假设视频a的属性信息符合转码算法A的启用条件，则视频a属于转码算法A的适用范围，进而，可以确定用于对视频a进行转码的转码策略中包括转码算法A。又假设视频a的属性信息不符合转码算法X的启用条件，则视频a不属于转码算法X的适用范围，进而，可以确定用于对视频a进行转码的转码策略中不包括转码算法X。

应用对象占比为转码算法所应用的视频占全部视频的比例。例如，当前有100个视频待转码，其中，满足转码算法A的启用条件的视频有30个，这30个视频即为转码算法A的应用对象，从而，转码算法A的应用对象占比为30％。

资源为视频转码所消耗的服务端资源。与资源关联的第一变化量可以为通过目标转码算法转码视频所产生的资源消耗的变化量。其中，本公开中资源包括CPU资源和GPU资源。可选地，资源还可以包括FPGA(Field Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)资源等。不同的转码算法所消耗的资源可能不同。例如，在对视频进行服务端超分处理时，消耗GPU资源，而在对视频进行可变帧率处理时，消耗CPU资源等。资源关联的第一变化量包括采用目标转码算法转码视频所消耗的CPU资源的变化量，或者，采用目标转码算法转码视频所消耗的GPU资源的变化量等。

本公开中，资源关联的第一变化量还可以包括资源分发成本的变化量。资源分发成本为通过CDN服务器向内容消费者发送视频所产生的CDN成本。可以通过相关公式基于向内容消费者发送的视频的码率等计算CDN成本。其中，码率受视频覆盖率影响。视频覆盖率根据转码后的视频被观看的次数确定。

业务收入为视频被内容消费者消费所产生的业务方面上的收入。采用特定的业务指标数据计算得到业务收入。可选地，可以根据实际业务场景设置业务指标。

本公开实施例中，每种转码算法的应用对象占比的变化量与资源消耗变化量、资源分发成本变化量和业务收入变化量的关系，具体可以为每种转码算法的应用对象占比每变化1％，对应的资源消耗变化量、以及，每种转码算法的应用对象占比变化引起的观看覆盖率变化量对应的资源分发成本变化量和业务收入变化量。

一种情况下，转码算法的应用对象占比的变化量为1％，对应转码算法的变化量与资源消耗变化量、资源分发成本变化量和业务收入变化量的关系，即为应用对象占比每变化1％，所引起的资源消耗变化量。以及，应用对象占比变化引起的观看覆盖率每变化1％所引起的资源分发成本变化量和业务收入变化量。

另一种情况下，转码算法的应用对象占比变化量大于或小于1％，基于对应转码算法的变化量与资源消耗变化量、资源分发成本变化量和业务收入变化量的关系，通过数学运算得到应用对象占比每变化1％，所引起的资源消耗变化量、资源分发成本变化量和业务收入变化量。例如，假设转码算法的应用对象占比变化量为设定倍数的1％，则计算资源消耗变化量与设定倍数的除法运算结果，得到应用对象占比每变化1％，所引起的资源消耗变化量。以及，假设转码算法的应用对象占比变化引起的观看覆盖率变化量为设定倍数的1％，则计算资源分发成本变化量和业务收入变化量与设定倍数的除法运算结果，得到观看覆盖率每变化1％，所引起的资源分发成本变化量和业务收入变化量。

在一些实施例中，还包括根据每种转码算法的历史对照实验数据，确定每种转码算法的应用对象占比的单位变化量对应的资源消耗变化量，以及，每种转码算法的应用对象占比变化引起的观看覆盖率变化量对应的资源分发成本变化量和业务收入变化量。本公开实施例中，单位变化量可以为变化1％。

例如，以使用Veryslow2优化方法处理全部视频中1％的视频作为实验组，以没有使用Veryslow2优化方法处理的一组视频作为对照组，将实验组视频和对照组视频分别发送给不同的内容消费者，得到对照实验数据，根据对照实验数据可以确定使用Veryslow2优化方法对全部视频中1％视频进行转码，所产生的资源消耗变化量，以及，观看覆盖率变化1％时对应的资源分发成本变化量和业务收入变化量等。

可选地，还可以将使用Veryslow2优化方法处理全部视频中2％的视频作为实验组，将使用Veryslow2优化方法处理全部视频中1％的视频作为对照组，将实验组视频和对照组视频分别发送给不同的内容消费者，得到对照实验数据，根据对照实验数据可以确定Veryslow2优化方法应用对象变化1％所产生的资源消耗变化量，以及，观看覆盖率变化1％时对应的资源分发成本变化量和业务收入变化量等。

可以通过进行多组类似对照实验，确定多组算法应用对象占比变化1％所产生的资源消耗变化量，以及，观看覆盖率变化1％时对应的资源分发成本变化量和业务收入变化量，并结合多组算法应用对象变化1％所产生的资源消耗变化量，以及，观看覆盖率变化1％时对应的资源分发成本变化量和业务收入变化量，确定算法应用对象变化1％所产生的资源消耗变化量的最终对应关系，以及，观看覆盖率变化1％所产生的资源分发成本变化量和业务收入变化量的最终对应关系，提高了上述最终对应关系的置信度。

本公开实施例中，以CPU_i或GPU_i表示每种转码算法的应用对象占比变化1％时的资源消耗变化量，以CDN_i表示每种转码算法的应用对象的观看覆盖率变化1％时的资源分发成本变化量，以REV_i表示每种转码算法的应用对象的观看覆盖率变化1％时的业务收入变化量。其中，i用于表示每种转码算法，例如，i可以为不同转码算法的编号等可以唯一标识转码算法的字符。

进一步地，获取每种转码算法的应用对象占比参数。根据应用对象占比参数以及对应转码算法的应用对象占比的变化量与资源消耗变化量的关系确定资源消耗总量。根据应用对象占比参数确定观看覆盖率参数。根据观看覆盖率参数以及对应转码算法的应用对象的观看覆盖率变化量与资源分发成本变化量的关系确定资源分发总成本。根据观看覆盖率参数以及对应转码算法的应用对象的观看覆盖率变化量与业务收入变化量的关系确定业务总收入。

示例性地，设定每种转码算法的应用对象占比为x_i，且x_i的值未知，其中，i用于表示每种转码算法，i＝1，2，3，……，n，n表示已上线的转码算法数量。例如，i可以为不同转码算法的编号等可以唯一标识转码算法的字符。根据所述应用对象占比参数以及各应用对象占比的变化量与资源消耗变化量的关系，确定资源消耗总量具体包括：

对于消耗CPU的第一转码算法，计算各第一转码算法的应用对象占比参数x_i与对应转码算法的CPU_i的乘积，然后，将各乘积进行累加得到CPU消耗总量，其中，CPU消耗总量是包含变量x_i的表达式。

对于消耗GPU的第二转码算法，计算各第二转码算法的应用对象占比参数与对应转码算法的GPU_i的乘积，然后，将各乘积进行累加得到GPU消耗总量，其中，GPU消耗总量是包含变量x_i的表达式。

根据所述观看覆盖率参数以及每种转码算法的应用对象的观看覆盖率变化量与资源分发成本变化量的关系，确定资源分发总成本具体包括：

根据各转码算法的应用对象占比参数x_i确定观看覆盖率参数y，其中，y＝f(x_i)，根据f(x_i)与对应转码算法的CDN_i的乘积，然后，将各乘积进行累加得到所有转码算法对应的资源分发总成本，其中，资源分发总成本是包含f(x_i)的表达式。

根据所述观看覆盖率参数以及所述应用对象的观看覆盖率变化量与业务收入变化量的关系，确定业务总收入具体包括：

根据各转码算法的应用对象的观看覆盖率参数f(x_i)与对应转码算法的REV_i的乘积，然后，将各乘积进行累加得到所有转码算法对应的业务总收入，其中，业务总收入是包含f(x_i)的表达式。

本公开实施例中，在所述资源消耗总量小于或等于设定资源总量的情况下，确定所述业务总收入与资源分发总成本的差值满足收益目标时各转码算法的应用对象占比，其中，所述应用对象占比为所述应用对象占比参数的参数值。

收益目标为资源分发成本下降与业务收入提升的收益之和最大。具体的，该收益主要包含码率调整所产生的资源分发成本节约以及视频播放体验提升所产生的业务收入增长。

其中，资源消耗总量包括CPU消耗总量和GPU消耗总量，相应地，设定资源总量包括服务端中CPU自身资源总量和GPU自身资源总量。

以CPU和GPU各自的资源总量为约束条件，即约束条件为：CPU消耗总量小于或等于CPU的资源总量；GPU消耗总量小于或等于GPU的资源总量。

通过运筹学的最优化方法，确定在符合约束条件时，使业务总收入与资源分发总成本的差值最大化的各转码算法的应用对象占比，即求得各转码算法适用的视频占全部视频的比例x_i。

S120、根据所述每种转码算法的应用对象占比确定对应转码算法的启用阈值。

其中，启用阈值可以为转码算法应用对象的属性信息临界值。启用阈值用于限定转码算法是否可以用于处理视频。例如，启用阈值可以包括视频作者流行度阈值或视频播放次数阈值等。本公开实施例中，视频作者喜爱度可以通过视频作者被内容消费者关注的行为确定。视频播放次数可以通过视频被内容消费者观看的行为确定。

在一些实施例中，获取每个历史视频的视频作者流行度信息。根据视频作者流行度信息对历史视频进行排序，根据视频作者喜爱度排序结果与每种转码算法的应用对象占比，确定启用对应转码算法的视频作者流行度阈值。其中，历史视频为设定时间内服务端获取的视频。

一种情况下，通过视频作者粉丝数表示视频作者流行度信息，获取每个历史视频的视频作者粉丝数，基于视频作者粉丝数对历史视频进行升序排序，根据转码算法的应用对象占比匹配排序结果得到启用对应转码算法的视频作者粉丝数阈值。例如，历史视频为100个，转码算法i的应用对象占比为30％，则从将第70个历史视频的视频作者粉丝数确定为视频作者粉丝数阈值，从而保证第70个及以后的历史视频均能被转码算法i处理。

在一些实施例中，获取每个历史视频的视频播放次数。根据视频播放次数对历史视频进行排序，根据视频播放次数排序结果与每种转码算法的应用对象占比，确定启用对应转码算法的视频播放次数阈值。其中，历史视频为设定时间内服务端获取的视频。

一种情况下，获取每个历史视频的视频播放次数，基于视频播放次数对历史视频进行升序排序，根据转码算法的应用对象占比匹配排序结果得到启用对应转码算法的视频播放次数阈值。例如，历史视频为100个，转码算法i的应用对象占比为10％，则从将第90个历史视频的视频播放次数确定为视频播放次数阈值，从而保证第90个及以后的历史视频均能被转码算法i处理。

S130、根据视频的属性信息和所述启用阈值确定目标转码算法，采用目标转码算法对所述视频进行转码。

其中，属性信息用于表征视频被内容消费者消费的概率。例如，属性信息可以包括视频作者喜爱度和视频播放次数等。可以理解的是，视频作者喜爱度越高，则证明视频作者的受欢迎程度较高，那么该作者的作品可能被更多的人点击播放。视频播放次数越多，则证明视频受欢迎程度较高，那么该视频可能被更多的人点击播放。

示例性地，获取所述视频的视频作者流行度信息，将所述视频作者流行度信息与每种转码算法的视频作者流行度阈值进行比较；获取所述视频的视频播放次数，将所述视频播放次数与每种转码算法的视频播放次数阈值进行比较；根据视频作者流行度比较结果和/或视频播放次数比较结果，从预设转码算法中选择目标转码算法，根据所述目标转码算法对所述视频进行转码。

在一些实施例中，对于待转码的视频，获取视频的视频作者的粉丝数，将视频作者的粉丝数与每种转码算法的视频作者粉丝数阈值进行比较，得到视频作者流行度比较结果。若视频作者流行度比较结果为所述视频作者流行度信息等于或大于当前转码算法的视频作者流行度阈值，则将所述当前转码算法确定为目标转码算法。

在另一些实施例中，对于待转码地视频，获取视频的播放次数，将视频播放次数与每种转码算法的视频播放次数阈值进行比较，得到视频播放次数比较结果。如视频播放次数比较结果为播放次数等于或大于当前转码算法的视频播放次数阈值，则将所述当前转码算法确定为目标转码算法。

一种情况下，若所述视频作者流行度信息等于或大于当前转码算法的视频作者流行度阈值，以及所述播放次数等于或大于当前转码算法的视频播放次数阈值时，将所述当前转码算法确定为目标转码算法，实现无论视频满足视频作者流行度阈值还是视频播放次数阈值，均可触发转码算法对该视频进行转码，从而，通过视频码率的变化节省CDN成本，并且通过应用不同转码算法实现视频清晰度或流畅度等方面的改善，提升用户观看体验，进而带来业务收入的增长。

本公开实施例的技术方案，通过每种转码算法的应用对象占比的变化量与资源消耗变化量、资源分发成本变化量和业务收入变化量的关系，确定各转码算法的应用对象占比，并根据所述每种转码算法的应用对象占比确定对应转码算法的启用阈值，根据启用阈值确定处理视频所需的算法组合，解决了采用经验结合对照实验方式确定启用阈值导致的资源分配不合理的问题，达到合理分配转码资源，以符合转码资源统筹要求的效果。

图2为本公开实施例所提供的另一种视频转码方法流程示意图，本实施例在上述实施例的基础上，附加了对资源分发总成本和业务总收入的预测步骤。如图2所述，所述方法包括：

S210、根据每种转码算法的历史对照实验数据，确定每种转码算法的应用对象占比的单位变化量对应的资源消耗变化量，以及，每种转码算法的应用对象占比变化引起的观看覆盖率变化量对应的资源分发成本变化量和业务收入变化量。

S220、获取每种转码算法的应用对象占比参数。

S230、根据所述应用对象占比参数以及各应用对象占比的变化量与资源消耗变化量的关系，确定资源消耗总量。

S240、根据所述应用对象占比参数确定观看覆盖率参数，根据所述观看覆盖率参数以及每种转码算法的应用对象的观看覆盖率变化量与资源分发成本变化量的关系，确定资源分发总成本。

S250、根据所述观看覆盖率参数以及所述应用对象的观看覆盖率变化量与业务收入变化量的关系，确定业务总收入。

S260、基于已有的资源总量和待申请资源量确定目标资源总量。

其中，已有的资源总量为服务端当前的转码资源量之和。待申请资源量为预计新增的转码资源量。

示例性地，根据已有的资源总量和待申请资源量可以确定目标资源总量。

S270、在所述资源消耗总量小于或等于所述目标资源总量的情况下，预测所述业务总收入与资源分发总成本的差值满足收益目标时，各转码算法的目标应用对象占比。

本公开实施例中，对待申请资源量和已有资源总量进行累加可以得到目标资源总量。可以通过增加CPU或GPU处理资源等方式，使已有资源总量提升到目标资源总量。

由于目标资源总量为将来服务端的资源总量，已目标资源总量为约束条件，可以预测业务总收入与资源分发总成本的差值满足收益目标时各转码算法的目标应用对象占比。

如果以CPU和GPU各自的资源总量为约束条件，即约束条件为：CPU消耗总量小于或等于目标资源总量中CPU的资源总量；GPU消耗总量小于或等于目标资源总量中GPU的资源总量。

通过运筹学的最优化方法，确定在符合约束条件时，使业务总收入与资源分发总成本的差值最大化的各转码算法的应用对象占比，即求得各转码算法适用的视频占全部视频的比例x_i。

S280、根据各转码算法的目标应用对象占比对应的观看覆盖率参数以及各应用对象的观看覆盖率变化量对应的资源分发成本变化量和业务收入变化量，确定资源分发总成本预测值和业务总收入预测值。

示例性地，计算每种转码算法的应用对象的观看覆盖率参数f(x_i)与CDN_i的乘积，得到每个转码算法的资源分发成本CDN_i×f(x_i)，然后，利用

对每个转码算法的资源分发成本进行累加得到所有转码算法对应的资源分发总成本预测值。

计算每种转码算法的应用对象的观看覆盖率参数f(x_i)与REV_i的乘积，得到每个转码算法的业务收入REV_i×f(x_i)，然后，利用

对每个转码算法的业务收入进行累加得到所有转码算法对应的业务总收入预测值。

将业务总收入预测值与资源分发总成本预测值的差值与业务总收入预测值与资源分发总成本预测值的差值进行比较，可以得到转码资源提升带来的收益提升程度。

本公开实施例的技术方案，通过每种转码算法的应用对象占比的变化量与资源消耗变化量、资源分发成本变化量和业务收入变化量的关系，确定在资源消耗量不超过目标资源总量的情况下各转码算法的目标应用对象占比，并根据目标应用对象占比以及应用对象占比的单位变化量对应的资源分发成本变化量和业务收入变化量，确定资源分发总成本预测值和业务总收入预测值。通过本公开实施例的技术方案，可以采用预估的资源消耗总量为约束条件，预测转码资源提升带来的收益提升程度，为转码资源申请和收益预估提供数据支撑。

图3为本公开实施例所提供的一种视频转码方法中启用阈值确定流程的示意图。在图3示出的启用阈值确定流程中，以服务端的转码资源为约束条件，不同转码算法所消耗的转码资源不同，需要分别计算转码资源量。一些实施例中，将视频作者粉丝数阈值或视频播放次数阈值作为可控变量。通过视频作者粉丝数阈值或视频播放次数阈值控制各种转码算法的转码视频个数与视频观看覆盖率。获取每种转码算法在不同阈值下的转码视频个数，以及获取每种转码算法在不同阈值下的视频观看覆盖率。对于任意转码算法，根据视频播放次数阈值与转码视频个数生成第一曲线；根据视频作者粉丝数阈值与转码视频个数生成第二曲线；根据视频播放次数阈值与视频观看覆盖率生成第三曲线；根据视频作者粉丝数阈值与视频观看覆盖率生成第四曲线。根据转码视频个数与视频观看覆盖率生成第五曲线。

例如，以视频播放次数阈值为x轴，并以转码视频个数为y轴生成第一曲线。以视频作者粉丝数阈值为x轴，并以转码视频个数为y轴生成第二曲线。以视频播放次数阈值为x轴，并以视频观看覆盖率为y轴生成第三曲线。以视频作者粉丝数阈值为x轴，并以视频观看覆盖率为y轴生成第四曲线。以转码视频个数为x轴，并以视频观看覆盖率为y轴，拟合出两者的对应关系生成第五曲线。

根据各转码算法对应的转码视频个数和使用资源总量，确定各转码算法转码单个视频所占用的资源量。根据各转码算法转码单个视频所占用的资源量以及第一曲线或第二曲线的转码视频个数确定资源消耗总量。

获取第三曲线或第四曲线中超过阈值的视频的观看覆盖率，根据视频观看覆盖率和视频码率确定资源分发成本。获取受视频码率变化影响的业务指标数据，根据业务指标数据确定业务收入。其中，业务指标数据为体现用户对APP的使用粘度的指标数据，包括人均活跃天数和人均使用时长等。以资源消耗总量为约束条件，即同时运行的各转码算法所占用的转码资源之和不能超过资源消耗总量，确定使业务收入和资源分发成本的收益最大化的每种转码算法的应用对象占比。

例如，在通过视频作者粉丝数表示视频作者喜爱度的情况下，基于视频作者粉丝数对历史视频进行升序排序，根据转码算法的应用对象占比匹配排序结果得到启用对应转码算法的视频作者粉丝数阈值。

在以视频观看次数表示视频播放次数的情况下，根据视频观看次数对历史视频进行升序排序，根据转码算法的应用对象占比匹配排序结果得到启用对应转码算法的视频播放次数阈值。

图4为本公开实施例所提供的一种视频转换装置结构示意图，如图4所示，所述装置包括：占比确定模块410、阈值确定模块420以及视频转码模块430。

占比确定模块410，用于根据每种转码算法的应用对象占比的变化量与资源关联的第一变化量以及业务关联的第二变化量的关系，确定每种转码算法的应用对象占比；

阈值确定模块420，用于根据所述每种转码算法的应用对象占比确定对应转码算法的启用阈值；

视频转码模块430，用于根据视频的属性信息和所述启用阈值确定目标转码算法，采用目标转码算法对所述视频进行转码。

本公开实施例所提供的技术方案，通过每种转码算法的应用对象占比的变化量与资源消耗变化量、资源分发成本变化量和业务收入变化量的关系，确定各转码算法的应用对象占比，并根据所述每种转码算法的应用对象占比确定对应转码算法的启用阈值，根据启用阈值确定处理视频所需的算法组合，解决了采用经验结合对照实验方式确定启用阈值导致的资源分配不合理的问题，达到合理分配转码资源，以符合转码资源统筹要求的效果。

进一步地，所述视频转码装置还包括：

在根据每种转码算法的应用对象占比的变化量与资源关联的第一变化量以及业务关联的第二变化量的关系，确定每种转码算法的应用对象占比之前，根据每种转码算法的历史对照实验数据，确定每种转码算法的应用对象占比的单位变化量对应的资源消耗变化量，以及，每种转码算法的应用对象占比变化引起的观看覆盖率变化量对应的资源分发成本变化量和业务收入变化量。

在上述方案中，占比确定模块410具体用于：

获取每种转码算法的应用对象占比参数；

根据所述应用对象占比参数以及各应用对象占比的变化量与资源消耗变化量的关系，确定资源消耗总量；

根据所述应用对象占比参数确定观看覆盖率参数，根据所述观看覆盖率参数以及每种转码算法的应用对象的观看覆盖率变化量与资源分发成本变化量的关系，确定资源分发总成本；

根据所述观看覆盖率参数以及所述应用对象的观看覆盖率变化量与业务收入变化量的关系，确定业务总收入；

在所述资源消耗总量小于或等于设定资源总量的情况下，确定所述业务总收入与资源分发总成本的差值满足收益目标时各转码算法的应用对象占比，其中，所述应用对象占比为所述应用对象占比参数的参数值。

进一步地，所述方案还包括：

预测模块，用于在根据所述观看覆盖率参数以及所述应用对象的观看覆盖率变化量与业务收入变化量的关系，确定业务总收入之后，基于已有的资源总量和待申请资源量确定目标资源总量；

在所述资源消耗总量小于或等于所述目标资源总量的情况下，预测所述业务总收入与资源分发总成本的差值满足收益目标时，各转码算法的目标应用对象占比；

根据各转码算法的目标应用对象占比对应的观看覆盖率参数以及各应用对象的观看覆盖率变化量对应的资源分发成本变化量和业务收入变化量，确定资源分发总成本预测值和业务总收入预测值。

在上述方案中，阈值确定模块420具体用于：

根据视频作者流行度信息对历史视频进行排序；

根据排序结果与每种转码算法的应用对象占比，确定启用对应转码算法的视频作者流行度阈值。

在上述方案中，阈值确定模块420还具体用于：

根据视频播放次数对历史视频进行排序；

根据排序结果与每种转码算法的应用对象占比，确定启用对应转码算法的视频播放次数阈值。

在上述方案中，视频转码模块430具体用于：

获取所述视频的视频作者流行度信息，将所述视频作者流行度信息与每种转码算法的视频作者流行度阈值进行比较；

获取所述视频的视频播放次数，将所述视频播放次数与每种转码算法的视频播放次数阈值进行比较；

根据视频作者流行度比较结果和/或视频播放次数比较结果，从预设转码算法中选择目标转码算法，根据所述目标转码算法对所述视频进行转码。

在上述方案，视频转码模块430具体还用于：

将参与比较的转码算法确定为当前转码算法，在所述视频作者流行度信息等于或大于当前转码算法的视频作者流行度阈值，和/或，所述播放次数等于或大于当前转码算法的视频播放次数阈值时，将所述当前转码算法确定为目标转码算法。

本公开实施例所提供的视频转码装置可执行本公开任意实施例所提供的视频转码方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

值得注意的是，上述装置所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本公开实施例的保护范围。

图5为本公开实施例所提供的一种电子设备的结构示意图。下面参考图5，其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备(例如图5中的终端设备或服务器)500的结构示意图。本公开实施例中的终端设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图5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5所示，电子设备500可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)501，其可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的程序或者从存储装置508加载到随机访问存储器(RAM)503中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 503中，还存储有电子设备500操作所需的各种程序和数据。处理装置501、ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。编辑/输出(I/O)接口505也连接至总线504。

通常，以下装置可以连接至I/O接口505：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置506；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置507；包括例如磁带、硬盘等的存储装置508；以及通信装置509。通信装置509可以允许电子设备500与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图5示出了具有各种装置的电子设备500，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过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，其包括承载在非暂态计算机可读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装置509从网络上被下载和安装，或者从存储装置508被安装，或者从ROM 502被安装。在该计算机程序被处理装置501执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。

本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。

本公开实施例提供的电子设备与上述实施例提供的视频转码方法属于同一发明构思，未在本实施例中详尽描述的技术细节可参见上述实施例，并且本实施例与上述实施例具有相同的有益效果。

本公开实施例提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述实施例所提供的视频转码方法。

需要说明的是，本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、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)、光纤、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。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如HTTP(HyperText TransferProtocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”)，广域网(“WAN”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。

上述计算机可读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该电子设备执行时，使得该电子设备：

根据每种转码算法的应用对象占比的变化量与资源关联的第一变化量以及业务关联的第二变化量的关系，确定每种转码算法的应用对象占比；

根据所述每种转码算法的应用对象占比确定对应转码算法的启用阈值；

根据视频的属性信息和所述启用阈值确定目标转码算法，采用目标转码算法对所述视频进行转码。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括但不限于面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，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可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、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。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/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。

描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。

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。

根据本公开的一个或多个实施例，本公开实施例提供一种视频转码方法，包括：

根据每种转码算法的应用对象占比的变化量与资源关联的第一变化量以及业务关联的第二变化量的关系，确定每种转码算法的应用对象占比；

根据所述每种转码算法的应用对象占比确定对应转码算法的启用阈值；

根据视频的属性信息和所述启用阈值确定目标转码算法，采用目标转码算法对所述视频进行转码。

根据本公开的一个或多个实施例，在根据每种转码算法的应用对象占比的变化量与资源关联的第一变化量以及业务关联的第二变化量的关系，确定每种转码算法的应用对象占比之前，还包括：

根据每种转码算法的历史对照实验数据，确定每种转码算法的应用对象占比的单位变化量对应的资源消耗变化量，以及，每种转码算法的应用对象占比变化引起的观看覆盖率变化量对应的资源分发成本变化量和业务收入变化量。

根据本公开的一个或多个实施例，所述根据每种转码算法的应用对象占比的变化量与资源关联的第一变化量以及业务关联的第二变化量的关系，确定每种转码算法的应用对象占比，包括：

获取每种转码算法的应用对象占比参数；

根据所述应用对象占比参数以及各应用对象占比的变化量与资源消耗变化量的关系，确定资源消耗总量；

根据所述应用对象占比参数确定观看覆盖率参数，根据所述观看覆盖率参数以及每种转码算法的应用对象的观看覆盖率变化量与资源分发成本变化量的关系，确定资源分发总成本；

根据所述观看覆盖率参数以及所述应用对象的观看覆盖率变化量与业务收入变化量的关系，确定业务总收入；

在所述资源消耗总量小于或等于设定资源总量的情况下，确定所述业务总收入与资源分发总成本的差值满足收益目标时各转码算法的应用对象占比，其中，所述应用对象占比为所述应用对象占比参数的参数值。

根据本公开的一个或多个实施例，在根据所述观看覆盖率参数以及所述应用对象的观看覆盖率变化量与业务收入变化量的关系，确定业务总收入之后，还包括：

基于已有的资源总量和待申请资源量确定目标资源总量；

在所述资源消耗总量小于或等于所述目标资源总量的情况下，预测所述业务总收入与资源分发总成本的差值满足收益目标时，各转码算法的目标应用对象占比；

根据各转码算法的目标应用对象占比对应的观看覆盖率参数以及各应用对象的观看覆盖率变化量对应的资源分发成本变化量和业务收入变化量，确定资源分发总成本预测值和业务总收入预测值。

根据本公开的一个或多个实施例，所述根据所述每种转码算法的应用对象占比确定对应转码算法的启用阈值，包括：

根据视频作者流行度信息对历史视频进行排序；

根据排序结果与每种转码算法的应用对象占比，确定启用对应转码算法的视频作者流行度阈值。

根据本公开的一个或多个实施例，所述根据所述每种转码算法的应用对象占比确定对应转码算法的启用阈值，包括：

根据视频播放次数对历史视频进行排序；

根据排序结果与每种转码算法的应用对象占比，确定启用对应转码算法的视频播放次数阈值。

根据本公开的一个或多个实施例，所述根据视频的属性信息和所述启用阈值确定目标转码算法，采用目标转码算法对所述视频进行转码，包括：

获取所述视频的视频作者流行度信息，将所述视频作者流行度信息与每种转码算法的视频作者流行度阈值进行比较；

获取所述视频的视频播放次数，将所述视频播放次数与每种转码算法的视频播放次数阈值进行比较；

根据视频作者流行度比较结果和/或视频播放次数比较结果，从预设转码算法中选择目标转码算法，根据所述目标转码算法对所述视频进行转码。

根据本公开的一个或多个实施例，所述根据视频作者流行度比较结果和/或视频播放次数比较结果，从预设转码算法中选择目标转码算法，包括：

将参与比较的转码算法确定为当前转码算法，在所述视频作者流行度信息等于或大于当前转码算法的视频作者流行度阈值，和/或，所述播放次数等于或大于当前转码算法的视频播放次数阈值时，将所述当前转码算法确定为目标转码算法。

根据本公开的一个或多个实施例，本公开实施例提供一种视频转码装置，包括：

占比确定模块，用于根据每种转码算法的应用对象占比的变化量与资源关联的第一变化量以及业务关联的第二变化量的关系，确定每种转码算法的应用对象占比；

阈值确定模块，用于根据所述每种转码算法的应用对象占比确定对应转码算法的启用阈值；

视频转码模块，用于根据视频的属性信息和所述启用阈值确定目标转码算法，采用目标转码算法对所述视频进行转码。

根据本公开的一个或多个实施例，本公开实施例提供一种电子设备，所述电子设备包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本公开任意实施例所述的视频转码方法。

根据本公开的一个或多个实施例，本公开实施例提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行本公开任意实施例所述的视频转码方法。

以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

此外，虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这不应当理解为要求这些操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行来执行。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。同样地，虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实施例中。相反地，在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实施例中。

尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。

Claims (11)

1.一种视频转码方法，其特征在于，包括：

根据每种转码算法的应用对象占比的变化量与资源关联的第一变化量以及业务关联的第二变化量的关系，确定每种转码算法的应用对象占比；

根据所述每种转码算法的应用对象占比确定对应转码算法的启用阈值；

根据视频的属性信息和所述启用阈值确定目标转码算法，采用目标转码算法对所述视频进行转码。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据每种转码算法的应用对象占比的变化量与资源关联的第一变化量以及业务关联的第二变化量的关系，确定每种转码算法的应用对象占比之前，还包括：

根据每种转码算法的历史对照实验数据，确定每种转码算法的应用对象占比的单位变化量对应的资源消耗变化量，以及，每种转码算法的应用对象占比变化引起的观看覆盖率变化量对应的资源分发成本变化量和业务收入变化量。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每种转码算法的应用对象占比的变化量与资源关联的第一变化量以及业务关联的第二变化量的关系，确定每种转码算法的应用对象占比，包括：

获取每种转码算法的应用对象占比参数；

根据所述应用对象占比参数以及各应用对象占比的变化量与资源消耗变化量的关系，确定资源消耗总量；

根据所述应用对象占比参数确定观看覆盖率参数，根据所述观看覆盖率参数以及每种转码算法的应用对象的观看覆盖率变化量与资源分发成本变化量的关系，确定资源分发总成本；

根据所述观看覆盖率参数以及所述应用对象的观看覆盖率变化量与业务收入变化量的关系，确定业务总收入；

在所述资源消耗总量小于或等于设定资源总量的情况下，确定所述业务总收入与资源分发总成本的差值满足收益目标时各转码算法的应用对象占比，其中，所述应用对象占比为所述应用对象占比参数的参数值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在根据所述观看覆盖率参数以及所述应用对象的观看覆盖率变化量与业务收入变化量的关系，确定业务总收入之后，还包括：

基于已有的资源总量和待申请资源量确定目标资源总量；

在所述资源消耗总量小于或等于所述目标资源总量的情况下，预测所述业务总收入与资源分发总成本的差值满足收益目标时，各转码算法的目标应用对象占比；

根据各转码算法的目标应用对象占比对应的观看覆盖率参数以及各应用对象的观看覆盖率变化量对应的资源分发成本变化量和业务收入变化量，确定资源分发总成本预测值和业务总收入预测值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述每种转码算法的应用对象占比确定对应转码算法的启用阈值，包括：

根据视频作者流行度信息对历史视频进行排序；

根据排序结果与每种转码算法的应用对象占比，确定启用对应转码算法的视频作者流行度阈值。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述每种转码算法的应用对象占比确定对应转码算法的启用阈值，包括：

根据视频播放次数对历史视频进行排序；

根据排序结果与每种转码算法的应用对象占比，确定启用对应转码算法的视频播放次数阈值。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据视频的属性信息和所述启用阈值确定目标转码算法，采用目标转码算法对所述视频进行转码，包括：

获取所述视频的视频作者流行度信息，将所述视频作者流行度信息与每种转码算法的视频作者流行度阈值进行比较；

获取所述视频的视频播放次数，将所述视频播放次数与每种转码算法的视频播放次数阈值进行比较；

根据视频作者流行度比较结果和/或视频播放次数比较结果，从预设转码算法中选择目标转码算法，根据所述目标转码算法对所述视频进行转码。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据视频作者流行度比较结果和/或视频播放次数比较结果，从预设转码算法中选择目标转码算法，包括：

将参与比较的转码算法确定为当前转码算法，在所述视频作者流行度信息等于或大于当前转码算法的视频作者流行度阈值，和/或，所述播放次数等于或大于当前转码算法的视频播放次数阈值时，将所述当前转码算法确定为目标转码算法。

9.一种视频转码装置，其特征在于，包括：

占比确定模块，用于根据每种转码算法的应用对象占比的变化量与资源关联的第一变化量以及业务关联的第二变化量的关系，确定每种转码算法的应用对象占比；

阈值确定模块，用于根据所述每种转码算法的应用对象占比确定对应转码算法的启用阈值；

视频转码模块，用于根据视频的属性信息和所述启用阈值确定目标转码算法，采用目标转码算法对所述视频进行转码。

10.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-8中任一所述的视频转码方法。

11.一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如权利要求1-8中任一所述的视频转码方法。

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