CN116671099A - 视频帧处理方法和装置 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种视频帧处理方法和装置，其中，方法包括：根据第一姿态信息和第一视场，在三维感知地图中获得当前帧的属性信息，其中，第一姿态信息为摄像头拍摄当前帧的姿态信息，第一视场为摄像头的视场；根据当前帧的属性信息，获得当前帧的目标图像数据；其中，三维感知地图为第一场景的三维地图并至少用于指示第一视频帧的图像属性，第一场景为第一视频帧所指示的真实场景，第一视频帧为构建三维感知地图的视频帧，第一视频帧和当前帧为摄像头拍摄的视频中的视频帧，第一视频帧位于当前帧之前。本申请能够避免图像处理算法在相邻帧的同一维度上的处理出现不一致的现象(即时域不一致现象)，提升视频的显示效果。

Description

视频帧处理方法和装置 技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，具体涉及一种视频帧处理方法和视频帧处理装置。

背景技术

随着科学技术的飞速发展，视频拍摄已经成为人们记录生活和分享知识的重要途径之一。在这种大环境下，为了向用户提供更好的拍摄体验，对视频帧处理技术提出了更高要求。

现有视频帧处理技术的原理为：在视频帧的原始图像数据的基础上，采用各种图像处理算法，对视频帧进行处理。显然，现有视频帧处理技术的数据基础仅为视频帧的原始图像数据，这样，在一些情况下，图像处理算法在相邻帧的同一维度(例如颜色、亮度)上的处理会出现不一致的现象(即时域不一致现象)。例如，相邻帧中同一对象(例如墙面)的亮度不同。

发明内容

本申请提供一种视频帧处理方法和视频帧处理装置，用于解决图像处理算法在相邻帧的同一维度上的处理出现不一致的现象(即时域不一致现象)。

第一方面，本申请提供一种视频帧处理方法，包括：根据第一姿态信息和第一视场，在三维感知地图中获得当前帧的属性信息，其中，所述第一姿态信息为摄像头拍摄所述当前帧的姿态信息，所述第一视场为所述摄像头的视场；根据所述当前帧的属性信息，获得所述当前帧的目标图像数据；其中，所述三维感知地图为第一场景的三维地图并至少用于指示第一视频帧的图像属性，所述第一场景为所述第一视频帧所指示的真实场景，所述第一视频帧为构建所述三维感知地图的视频帧，所述第一视频帧和所述当前帧为所述摄像头拍摄的视频中的视频帧，所述第一视频帧位于所述当前帧之前。

由于三维感知地图是根据位于当前帧之前的第一视频帧构建而成，因此通过三维感知地图获得的当前帧的属性信息是基于第一视频帧推算得到的，即当前帧的属性信息携带了当前帧之前的视频帧的信息，这样，通过当前帧的属性信息获得当前帧的目标图像数据，可以理解为结合当前帧之前的视频帧的信息获得当前帧的目标图像数据，能够避免图像处理算法在相邻帧的同一维度上的处理出现不一致的现象(即时域不一致现象)，提升视频的显示效果。此外，由于三维感知地图为第一场景的三维地图并至少用于指示第一视频帧的图像属性，因此三维感知地图不仅描述了第一场景的空间位置信息，还描述了第一视频帧的图像属性，其携带的信息丰富多样，提高了视频帧处理方法的鲁棒性。

在一种可能的实现方式中，所述根据所述当前帧的属性信息，获得所述当前帧的目标图像数据包括：根据所述当前帧的属性信息，确定所述摄像头的拍摄参数，通过基于所述拍摄参数、所述第一姿态信息和所述第一视场的所述摄像头拍摄所述当前帧，得到所述当 前帧的目标图像数据；或者获得所述当前帧的原始图像数据，根据所述当前帧的属性信息对所述当前帧的原始图像数据进行处理，以得到所述当前帧的目标图像数据。

在一种可能的实现方式中，所述根据所述当前帧的属性信息，获得所述当前帧的目标图像数据包括：根据第二姿态信息和所述第一视场，在所述三维感知地图中获得参考帧的属性信息，其中，所述第二姿态信息为所述摄像头拍摄所述参考帧时的姿态信息，所述参考帧为位于所述当前帧之前的视频帧；根据所述参考帧的属性信息和所述当前帧的属性信息，计算所述当前帧与所述参考帧的相似度；若所述相似度大于预设相似度，则根据所述当前帧的属性信息，获得所述当前帧的目标图像数据。

通过计算参考帧与当前帧的相似度，以及在相似度大于预设相似度时，根据当前帧的属性信息获得当前帧的目标图像数据，相当于在确定当前帧与参考帧应该保持一致时，根据当前帧的属性信息获得当前帧的目标图像数据，提高了视频帧处理方法应用的准确性，同时也增加了视频帧处理方法在不同情景下的实用性。

在一种可能的实现方式中，所述根据所述当前帧的属性信息，获得所述当前帧的目标图像数据包括：根据所述当前帧的属性信息和所述参考帧的属性信息确定所述当前帧与所述参考帧的属性差异；根据所述属性差异，获得所述当前帧的目标图像数据。

在一种可能的实现方式中，所述根据所述属性差异，获得所述当前帧的目标图像数据包括：根据所述属性差异，确定所述摄像头的拍摄参数，通过基于所述拍摄参数、所述第一姿态信息和所述第一视场的所述摄像头拍摄所述当前帧，得到所述当前帧的目标图像数据；或者获得所述当前帧的原始图像数据，根据所述属性差异对所述当前帧的原始图像数据进行处理，以得到所述当前帧的目标图像数据。

在一种可能的实现方式中，所述三维感知地图包括多个第一特征点；所述在三维感知地图中获得当前帧的属性信息包括：在所述多个第一特征点中确定所述当前帧对应的第二特征点，其中，所述当前帧对应的第二特征点为被基于所述第一姿态信息和所述第一视场的所述摄像头拍到的第一特征点；根据所述第一视频帧的图像属性确定所述当前帧的图像属性；根据所述当前帧对应的第二特征点的位置和所述当前帧的图像属性，确定所述当前帧的属性信息。

在一种可能的实现方式中，所述三维感知地图包括多个第一特征点；所述在所述三维感知地图中获得参考帧的属性信息包括：在所述多个第一特征点中确定所述参考帧对应的第二特征点，其中，所述参考帧对应的第二特征点为被基于所述第二姿态信息和所述第一视场的所述摄像头拍到的第一特征点；根据所述第一视频帧的图像属性，确定所述参考帧的图像属性；根据所述参考帧对应的第二特征点的位置和所述参考帧的图像属性，确定所述参考帧的属性信息。

在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：根据所述第一视频帧的目标图像数据构建所述三维感知地图；或者根据所述第一视频帧的目标图像数据和第一传感器获得的第一信息构建所述三维感知地图，其中，所述第一信息包括所述摄像头拍摄所述第一视频帧时的运动信息和/或所述第一场景的空间测距信息。

在一种可能的实现方式中，所述三维感知地图包括多个第一特征点；所述根据所述第一视频帧的目标图像数据构建所述三维感知地图包括：对所述第一视频帧的目标图像数据进行图像分析，得到所述第一视频帧的图像属性；对所述第一视频帧的目标图像数据进行 空间分析，得到所述多个第一特征点的位置和所述摄像头拍摄所述第一视频帧的位姿序列；根据所述第一视频帧的图像属性、所述多个第一特征点的位置和所述位姿序列，构建所述三维感知地图。

在一种可能的实现方式中，所述三维感知地图包括多个第一特征点；所述根据所述第一视频帧的目标图像数据和第一传感器获得的第一信息构建所述三维感知地图包括：对所述第一视频帧的目标图像数据进行图像分析，得到所述第一视频帧的图像属性；结合所述第一信息对所述第一视频帧的目标图像数据进行空间分析，得到所述多个第一特征点的位置和所述摄像头拍摄所述第一视频帧的位姿序列；根据所述第一视频帧的图像属性、所述多个第一特征点的位置和所述位姿序列，构建所述三维感知地图。

在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：根据所述当前帧的目标图像数据对所述三维感知地图进行更新；或者根据所述当前帧的目标图像数据和第一传感器获得的第二信息对所述三维感知地图进行更新，所述第二信息包括所述摄像头拍摄所述当前帧时的运动信息和/或所述当前帧所指示的真实场景的空间测距信息。

第二方面，本申请提供一种视频帧处理装置，包括：第一获得模块，用于根据第一姿态信息和第一视场，在三维感知地图中获得当前帧的属性信息，其中，所述第一姿态信息为摄像头拍摄所述当前帧的姿态信息，所述第一视场为所述摄像头的视场；第二获得模块，用于根据所述当前帧的属性信息，获得所述当前帧的目标图像数据；其中，所述三维感知地图为第一场景的三维地图并至少用于指示第一视频帧的图像属性，所述第一场景为所述第一视频帧所指示的真实场景，所述第一视频帧为构建所述三维感知地图的视频帧，所述第一视频帧和所述当前帧为所述摄像头拍摄的视频中的视频帧，所述第一视频帧位于所述当前帧之前。

在一种可能的实现方式中，所述第二获得模块，具体用于根据所述当前帧的属性信息，确定所述摄像头的拍摄参数，通过基于所述拍摄参数、所述第一姿态信息和所述第一视场的所述摄像头拍摄所述当前帧，得到所述当前帧的目标图像数据；或者获得所述当前帧的原始图像数据，根据所述当前帧的属性信息对所述当前帧的原始图像数据进行处理，以得到所述当前帧的目标图像数据。

在一种可能的实现方式中，所述第二获得模块，具体用于根据第二姿态信息和所述第一视场，在所述三维感知地图中获得参考帧的属性信息，其中，所述第二姿态信息为所述摄像头拍摄所述参考帧时的姿态信息，所述参考帧为位于所述当前帧之前的视频帧；根据所述参考帧的属性信息和所述当前帧的属性信息，计算所述当前帧与所述参考帧的相似度；若所述相似度大于预设相似度，则根据所述当前帧的属性信息，获得所述当前帧的目标图像数据。

在一种可能的实现方式中，所述第二获得模块具体通过下述方式获得所述当前帧的目标图像数据：根据所述当前帧的属性信息和所述参考帧的属性信息确定所述当前帧与所述参考帧的属性差异；根据所述属性差异，获得所述当前帧的目标图像数据。

在一种可能的实现方式中，所述第二获得模块具体通过下述方式获得所述当前帧的目标图像数据：根据所述属性差异，确定所述摄像头的拍摄参数，通过基于所述拍摄参数、所述第一姿态信息和所述第一视场的所述摄像头拍摄所述当前帧，得到所述当前帧的目标图像数据；或者获得所述当前帧的原始图像数据，根据所述属性差异对所述当前帧的原始 图像数据进行处理，以得到所述当前帧的目标图像数据。

在一种可能的实现方式中，所述三维感知地图包括多个第一特征点；所述第一获得模块，具体用于在所述多个第一特征点中确定所述当前帧对应的第二特征点，其中，所述当前帧对应的第二特征点为被基于所述第一姿态信息和所述第一视场的所述摄像头拍到的第一特征点；根据所述第一视频帧的图像属性确定所述当前帧的图像属性；根据所述当前帧对应的第二特征点的位置和所述当前帧的图像属性，确定所述当前帧的属性信息。

在一种可能的实现方式中，所述三维感知地图包括多个第一特征点；所述第二获得模块具体通过下属方式获得所述参考帧的属性信息：在所述多个第一特征点中确定所述参考帧对应的第二特征点，其中，所述参考帧对应的第二特征点为被基于所述第二姿态信息和所述第一视场的所述摄像头拍到的第一特征点；根据所述第一视频帧的图像属性，确定所述参考帧的图像属性；根据所述参考帧对应的第二特征点的位置和所述参考帧的图像属性，确定所述参考帧的属性信息。

在一种可能的实现方式中，所述第一获得模块，还用于根据所述第一视频帧的目标图像数据构建所述三维感知地图；或者根据所述第一视频帧的目标图像数据和第一传感器获得的第一信息构建所述三维感知地图，其中，所述第一信息包括所述摄像头拍摄所述第一视频帧时的运动信息和/或所述第一场景的空间测距信息。

在一种可能的实现方式中，所述三维感知地图包括多个第一特征点；所述第一获得模块具体通过下述方式构建所述三维感知地图：对所述第一视频帧的目标图像数据进行图像分析，得到所述第一视频帧的图像属性；对所述第一视频帧的目标图像数据进行空间分析，得到所述多个第一特征点的位置和所述摄像头拍摄所述第一视频帧的位姿序列；根据所述第一视频帧的图像属性、所述多个第一特征点的位置和所述位姿序列，构建所述三维感知地图。

在一种可能的实现方式中，所述三维感知地图包括多个第一特征点；所述第一获得模块具体通过下述方式构建所述三维感知地图：对所述第一视频帧的目标图像数据进行图像分析，得到所述第一视频帧的图像属性；结合所述第一信息对所述第一视频帧的目标图像数据进行空间分析，得到所述多个第一特征点的位置和所述摄像头拍摄所述第一视频帧的位姿序列；根据所述第一视频帧的图像属性、所述多个第一特征点的位置和所述位姿序列，构建所述三维感知地图。

在一种可能的实现方式中，所述第一获得模块，还用于根据所述当前帧的目标图像数据对所述三维感知地图进行更新；或者根据所述当前帧的目标图像数据和第一传感器获得的第二信息对所述三维感知地图进行更新，所述第二信息包括所述摄像头拍摄所述当前帧时的运动信息和/或所述当前帧所指示的真实场景的空间测距信息。

第三方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在计算机或处理器上运行时，使得所述计算机或处理器执行如第一方面中任一项所述的方法。

第四方面，一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机或处理器上运行时，使得所述计算机或处理器执行如第一方面中任一项所述的方法。

第五方面，一种芯片，包括处理器和存储器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于调用并运行所述存储器中存储的计算机程序，以执行第一方面中任一项所述的 方法。

附图说明

图1为本申请实施例提供的视频帧处理方法的流程示意图；

图2为本申请实施例提供的通过第一种方式构建三维感知地图的流程示意图；

图3为本申请实施例提供的将第一视频帧的图像属性携带在三维地图中的示意图；

图4为本申请实施例提供的通过第二种方式构建三维感知地图的流程示意图；

图5为本申请实施例提供的获得当前帧的属性信息的流程示意图；

图6为本申请实施例提供的确定参考帧与当前帧的属性差异的示意图；

图7为本申请实施例提供的对三维感知地图的大小进行管理的示意图；

图8为本申请实施例提供的一种视频帧处理装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合附图，对本申请中的技术方案进行描述。

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请中的附图，对本申请中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请的说明书实施例和权利要求书及附图中的术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述的目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性，也不能理解为指示或暗示顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元。方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

应当理解，在本申请中，“至少一个(项)”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，用于描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“A和/或B”可以表示：只存在A，只存在B以及同时存在A和B三种情况，其中A，B可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a，b或c中的至少一项(个)，可以表示：a，b，c，“a和b”，“a和c”，“b和c”，或“a和b和c”，其中a，b，c可以是单个，也可以是多个。

为了解决上述技术问题，本申请提供了一种视频帧处理方法，该视频帧处理方法可以应用在手机、笔记本电脑、平板电脑、台式电脑、电子阅读器等能够进行视频拍摄和/或数据处理的电子设备上。

如图1所示，该视频帧处理方法包括以下步骤：

101、根据第一姿态信息和第一视场，在三维感知地图中获得当前帧的属性信息。

其中，第一姿态信息为摄像头拍摄当前帧的姿态信息，第一视场为摄像头的视场。

102、根据当前帧的属性信息，获得当前帧的目标图像数据。

其中，三维感知地图为第一场景的三维地图并至少用于指示第一视频帧的图像属性， 第一场景为第一视频帧所指示的真实场景，第一视频帧为构建三维感知地图的视频帧，第一视频帧和当前帧为摄像头拍摄的视频中的视频帧，第一视频帧位于当前帧之前。

由上可知，由于三维感知地图是根据位于当前帧之前的第一视频帧构建而成，因此通过三维感知地图获得的当前帧的属性信息是基于第一视频帧推算得到的，即当前帧的属性信息携带了当前帧之前的视频帧的信息，这样，通过当前帧的属性信息获得当前帧的目标图像数据，可以理解为结合当前帧之前的视频帧的信息获得当前帧的目标图像数据，能够避免图像处理算法在相邻帧的同一维度上的处理出现不一致的现象(即时域不一致现象)，提升视频的显示效果。此外，由于三维感知地图为第一场景的三维地图并至少用于指示第一视频帧的图像属性，因此三维感知地图不仅描述了第一场景的空间位置信息，还描述了第一视频帧的图像属性，其携带的信息丰富多样，提高了视频帧处理方法的鲁棒性。

下面，对三维感知地图及其构建过程进行说明。

三维感知地图为第一场景的三维地图，其包括多个第一特征点，并用于指示第一视频帧的图像属性、摄像头拍摄第一视频帧的位姿序列等，本申请对此不作特殊限定。

由于三维感知地图为第一场景的三维地图，因此第一特征点可以为三维感知地图中用于指示第一场景中的要素的点。要素包括但不限于语义和特征等。例如，可以将三维感知地图中用于指示第一场景中的对象的边界点确定为第一特征点。

构建三维感知地图的方式包括但不限于以下两种：

第一种，根据第一视频帧的目标图像数据构建三维感知地图。第二种，根据第一视频帧的目标图像数据和第一传感器获得的第一信息构建三维感知地图，其中，第一信息包括摄像头拍摄第一视频帧时的运动信息和/或第一场景的空间测距信息。

第一视频帧为摄像头拍摄的视频中位于当前帧之前的视频帧。第一视频帧的数量可以为1个或者多个，本申请对此不作特殊限定。例如，可以根据视频中位于当前帧之前的视频帧的数量确定第一视频帧的数量，具体的，第一视频帧的数量与位于当前帧之前的视频帧的数量呈正相关关系。

选择第一视频帧的方式包括但不限于以下四种方式：

第一种，在位于当前帧之前的视频帧中任意选择第一视频帧。

第二种，按照一定的时间间隔在位于当前帧之前的视频帧中选择第一视频帧。

第三种，将位于当前帧之前的视频帧均确定为第一视频帧。

第四种，将位于当前帧之前的关键帧确定为第一视频帧，其中，关键帧的确定依据例如可以为视频帧中的内容。

第一视频帧的目标图像数据包括但不限于第一视频帧中的每个像素的位置和像素值、第一视频帧的曝光参数、白平衡系数、色温、光源信息以及GPS信息等。

第一传感器包括但不限于惯性测量单元、飞行时间测距单元等。

第一场景的空间测距信息包括在拍摄第一视频帧时，摄像头与第一场景中的特征点的距离。第一场景中的特征点与三维感知地图中的第一特征点一一对应，第一特征点和第一场景中与其对应的特征点表示相同的要素，区别仅在于第一特征点在三维感知地图中，第一场景中的特征点在真实场景中。要素包括但不限于语义、特征等。

摄像头拍摄第一视频帧时的运动信息包括摄像头拍摄第一视频帧的位置和摄像头拍摄第一视频帧的运动速度和运动方向等。

图2为本申请实施例提供的通过第一种方式构建三维感知地图的流程示意图。如图2所示，构建过程包括：

201、对第一视频帧的目标图像数据进行图像分析，得到第一视频帧的图像属性。

图像分析包括但不限于：语义分析、颜色分析、亮度分析、光源分析、色温分析、噪声分析、质量分析等。

语义分析例如可以通过深度学习等技术来实现。通过语义分析可以识别第一视频帧所包含的对象，以及每个对象的位置。对象包括但不限于蓝天、白云、人、车、马路等。

第一视频帧的图像属性包括局部属性和全局属性。其中，全局属性包括但不限于第一视频帧的亮度、对焦信息、曝光信息、白平衡、色温和光源信息等。局部属性包括但不限于第一视频帧中每个对象所对应的区域的亮度、白平衡、色温，局部光源信息以及每个对象的标识信息和位置信息等。

需要说明的是，若第一视频帧为多个，则在201中，需要分别对每个第一视频帧进行图像分析，以得到每个第一视频帧的图像属性。

202、对第一视频帧的目标图像数据进行空间分析，得到多个第一特征点的位置和摄像头拍摄第一视频帧的位姿序列。

第一特征点的位置指第一特征点在三维感知地图中的坐标。

若第一视频帧的数量为1，则摄像头拍摄第一视频帧的位姿序列为：摄像头拍摄第一视频帧的姿态信息。

若第一视频帧的数量为多个，则摄像头拍摄第一视频帧的位姿序列为：摄像头拍摄每个第一视频帧时的姿态信息，按照第一视频帧的拍摄时间的先后顺序排列后的序列。

摄像头拍摄第一视频帧的姿态信息包括但不限于摄像头拍摄第一视频帧的拍摄位置和拍摄角度。

空间分析包括但不限于深度分析、VIO(Visual inertial odometry视觉惯性里程计)分析、SLAM(simultaneous localization and mapping同时定位和地图构建)分析等，本申请对此不作特殊限定。

203、根据第一视频帧的图像属性、多个第一特征点的位置和摄像头拍摄第一视频帧的位姿序列，构建三维感知地图。

具体的构建过程例如可以为：根据第一特征点的位置构建一个三维地图，将第一视频帧的图像属性和摄像头拍摄第一视频帧的位姿序列携带在三维地图中，以及将携带上述信息的三维地图确定为三维感知地图。三维地图例如可以为稀疏三维点云地图或者密集三维点云地图。

第一视频帧的图像属性携带在三维地图中的方式包括但不限于以下两种方式：

第一种，将第一视频帧的图像属性保存在三维地图中的一个预设的存储区域中。

第二种，将第一视频帧的图像属性携带在与第一视频帧对应的一个第一特征点上。第一视频帧对应的第一特征点为多个第一特征点中指示第一视频帧中的要素的第一特征点。

需要说明的是，由于相同的要素可能出现在多个第一视频帧中，因此一个第一特征点上可能携带多个第一视频帧的图像属性。

图3为本申请实施例提供的将第一视频帧的图像属性携带在三维地图中的示意图。由图3可知，第一视频帧301的数量为3个，指向第一视频帧301的三角形表示第一视频帧 的全局属性，第一视频帧301中的正方形表示第一视频帧的局部属性，三维地图302中的圆形表示第一特征点。由三维感知地图303可知，第一视频帧301的图像属性携带在第一特征点上，其中两个第一特征点携带了两个第一视频帧的图像属性，其他的第一特征点均携带了一个第一视频帧的图像属性。

位姿序列携带在三维地图中的方式可以为：将位姿序列存储在三维地图中的一个预设的存储区域中，或者将位姿序列携带在第一特征点上等。

需要说明的是，在其他可能的实现方式中，还可以对三维感知地图进行增强现实渲染，以优化三维感知地图的显示效果。

图4为本申请实施例提供的通过第二种方式构建三维感知地图的流程示意图。如图4所示，构建过程包括：

401、对第一视频帧的目标图像数据进行图像分析，得到第一视频帧的图像属性。由于该过程已经在上文中进行了说明，因此此处不再赘述。

402、结合第一信息对第一视频帧的目标图像数据进行空间分析，得到多个第一特征点的位置和摄像头拍摄第一视频帧的位姿序列。

由于空间分析、第一信息、摄像头拍摄第一视频帧的位姿序列、多个第一特征点的位置已经在上文中进行了说明，因此此处不再赘述。

403、根据第一视频帧的图像属性、多个第一特征点的位置和摄像头拍摄第一视频帧的位姿序列，构建三维感知地图。由于该步骤已经在上文中进行了说明，因此此处不再赘述。

需要说明的是，在本申请的其他实施例中，在摄像头拍摄第一视频帧的过程中，还可以通过其他传感器(例如广角摄像头、红外传感器等)获得第一视频帧所指示的真实场景中的信息，并通过其他传感器获得的信息对三维感知地图中的信息进行补充和校准，以进一步增加三维感知地图携带信息的维度和携带的信息的准确性。

图5为本申请实施例提供的获得当前帧的属性信息的流程示意图，如图5所示，包括以下步骤：

501、在三维感知地图中的多个第一特征点中确定当前帧对应的第二特征点。当前帧对应的第二特征点为多个第一特征点中被基于第一姿态信息和第一视场的摄像头拍到的第一特征点。

示例性的，可以构建第一二维感知地图，该第一二维感知地图的规格和位置根据第一姿态信息和第一视场确定，将多个第一特征点向第一二维感知地图中映射，将映射至第一二维感知地图的第一特征点确定为当前帧对应的第二特征点。

第一姿态信息包括但不限于摄像头拍摄当前帧时的拍摄位置和拍摄角度。

由于摄像头拍摄的视频帧为二维平面，因此，当前帧对应的第二特征点的位置为第二特征点在二维空间中的坐标。确定第二特征点在二维空间中的坐标的方式例如可以为：根据第二特征点(即被摄像头拍摄到的第一特征点)在三维感知地图中的坐标，将第二特征点从三维感知地图映射至二维空间，即可得到了第二特征点在二维空间中的坐标。

502，根据第一视频帧的图像属性确定当前帧的图像属性。具体的实现过程包括但不限于以下两种方式：

第一种，根据每个第一视频帧的拍摄时间和当前帧的拍摄时间，将拍摄时间与当前帧的拍摄时间最近的第一视频帧确定为目标视频帧，将目标视频帧的图像属性确定为当前帧的图像属性。

第二种，在摄像头拍摄第一视频帧的位姿序列中确定摄像头拍摄每个第一视频帧的姿态信息，根据摄像头拍摄每个第一视频帧的姿态信息和第一姿态信息，将姿态信息与第一姿态信息最接近的第一视频帧确定为目标视频帧，将目标视频帧的图像属性确定为当前帧的图像属性。

需要说明的是，上述确定当前帧的图像属性的方式仅为示例性的，并不用于限定本申请。例如，还可以将拍摄时间与当前帧的拍摄时间的时间差在预设时差内的第一视频帧确定为目标视频帧，根据目标视频帧的图像属性确定当前帧的图像属性。具体的，若目标视频帧的数量为一个，则将该目标视频帧的图像属性确定为当前帧的图像属性，若目标视频帧的数量为多个，则可以对多个目标视频帧的图像属性中的相同维度的属性做平均值，以及将所有维度的属性的平均值确定为当前帧的图像属性。

503，根据当前帧对应的第二特征点的位置和当前帧的图像属性，确定当前帧的属性信息。示例性的，将当前帧对应的第二特征点的位置和当前帧的图像属性集合后，确定为当前帧的属性信息。

获得当前帧的目标图像数据的方式包括但不限于以下两种，其中：

第一种，根据当前帧的属性信息，确定摄像头的拍摄参数，通过基于该拍摄参数、第一姿态信息和第一视场的摄像头拍摄当前帧，得到当前帧的目标图像数据。

可以根据当前帧的属性信息中每个维度的属性的数值确定摄像头中对应的拍摄参数，通过基于该拍摄参数、第一姿态信息和第一视场的摄像头拍摄当前帧，将拍摄当前帧时采集的数据确定为当前帧的目标图像数据。

摄像头的拍摄参数包括但不限于亮度、对焦信息、曝光、白平衡系数等。

基于上述第一种方式，该视频帧处理方法的应用场景如下：

在用户即将通过摄像头拍摄当前帧时，根据摄像头拍摄当前帧的姿态信息和摄像头的视场，从由当前帧之前的视频帧构建的三维感知地图中获得当前帧的属性信息，根据当前帧的属性信息确定摄像头的拍摄参数，以及通过基于该拍摄参数、第一姿态信息和第一视场的摄像头拍摄当前帧，以得到当前帧的目标图像数据。

第二种，获得当前帧的原始图像数据，根据当前帧的属性信息对当前帧的原始图像数据进行处理，以得到当前帧的目标图像数据。

基于第二种方式，该视频处理方法的应用场景如下：

在用户完成视频拍摄后，将视频中的待处理视频帧确定为当前帧，以及将拍摄当前帧时采集的图像数据确定为当前帧的原始图像数据。然后，根据摄像头拍摄当前帧的姿态信息和摄像头的视场，从由当前帧之前的视频帧构建的三维感知地图中获得当前帧的属性信息。最后，根据当前帧的属性信息对当前帧的原始图像进行处理，即可得到当前帧的目标图像数据。

显然，基于上述应用场景，当前帧的原始图像数据为摄像头拍摄当前帧时采集的图像数据。示例性的，根据当前帧的属性信息对当前帧的原始图像数据进行处理的过程可以为： 可以根据当前帧的属性信息中每个维度的属性的数值并结合相应的算法对当前帧的原始图像数据中相应维度的数据进行处理，以得到当前帧的目标图像数据。

获得当前帧的目标图像数据的时机包括但不限于以下两种，其中：

第一种，在获得当前帧的属性信息后，直接通过当前帧的属性信息获得当前帧的目标图像数据。

第二种，首先，在摄像头拍摄的视频中选择一个视频帧作为参考帧，该参考帧位于当前帧之前。参考帧可以与当前帧相邻，也可以不相邻，本申请对此不作特殊限定。然后，根据第二姿态信息和第一视场，在三维感知地图中获得参考帧的属性信息。第二姿态信息为摄像头拍摄参考帧的姿态信息，摄像头拍摄参考帧的姿态信息包括但不限于摄像头拍摄参考帧的拍摄位置和拍摄角度。最后，根据参考帧的属性信息和当前帧的属性信息计算当前帧与参考帧的相似度，若相似度大于预设相似度，则根据当前帧的属性信息，获得当前帧的目标图像数据。

由于参考帧与当前帧的相似度越高，说明参考帧与当前帧越接近，进而说明参考帧与当前帧越应该保持一致。因此，在上述方式中，通过计算参考帧与当前帧的相似度，以及在相似度大于预设相似度时，根据当前帧的属性信息获得当前帧的目标图像数据，相当于在确定当前帧与参考帧应该保持一致时，根据当前帧的属性信息获得当前帧的目标图像数据，提高了视频帧处理方法应用的准确性，同时也增加了视频帧处理方法在不同情景下的实用性。

获得参考帧的属性信息的过程可以如下所示：

在三维感知地图中的多个第一特征点中确定参考帧对应的第二特征点，参考帧对应的第二特征点为多个第一特征点中被基于第二姿态信息和第一视场的摄像头拍到的第一特征点。示例性的，可以构建第二二维感知地图，该第二二维感知地图的规格和位置根据第二姿态信息和第一视场确定，将多个第一特征点向第二二维感知地图映射，将映射至第二二维感知地图的第一特征点确定为参考帧对应的第二特征点。根据第一视频帧的图像属性确定参考帧的图像属性。根据参考帧对应的第二特征点的位置和参考帧的图像属性，确定参考帧的属性信息。

需要说明的是，由于摄像头拍摄的视频帧为二维平面，因此，参考帧对应的第二特征点的位置为第二特征点在二维空间中的坐标。由于确定第二特征点在二维空间中的坐标的原理已经在上文中说明，因此此处不再赘述。另外，由于确定参考帧的图像属性的原理与确定当前帧的图像属性的原理相似，因此此处不再对确定参考帧的图像属性的原理进行说明。

确定当前帧和参考帧的相似度的方式包括但不限于以下两种：

第一种，根据参考帧的属性信息中第二特征点的位置和当前帧的属性信息中的第二特征点的位置计算参考帧与当前帧在空间上的距离，然后，根据该距离确定参考帧与当前帧的相似度。具体的，参考帧与当前帧之间的距离越小，当前帧与参考帧的相似度越大。

第二种，可以根据参考帧的属性信息以及当前帧的属性信息，计算参考帧与当前帧基于同一维度的属性的相似度(例如，参考帧与当前帧在空间上的相似度、曝光参数上的相似度、白平衡上的相似度、两者包含的对象上的相似度等)。对基于各个维度求得的相似 度加权求和，以得到参考帧与当前帧的相似度。

可以根据参考帧与当前帧之间间隔的视频帧的数量、第一姿态信息与第二姿态信息之间的差异等设置预设相似度。

在引入参考帧的基础上，获得当前帧的目标图像数据的方式还可以为：根据当前帧的属性信息和参考帧的属性信息确定当前帧与参考帧的属性差异。根据当前帧与参考帧的属性差异，获得当前帧的目标图像数据。

具体的，确定当前帧与参考帧的属性差异的方式可以为：

根据当前帧的属性信息和参考帧的属性信息，确定相同维度的属性在当前帧与参考帧中的差异值，将所有维度的属性在当前帧与参考帧中的差异值集合后，即可得到当前帧与参考帧的属性差异。

根据当前帧与参考帧的属性差异，获得当前帧的目标图像数据的方式包括但不限于以下两种：

第一种，根据当前帧与参考帧的属性差异，确定摄像头的拍摄参数，通过基于该拍摄参数、第一姿态信息和第一视场的摄像头拍摄当前帧，得到当前帧的目标图像数据。

可以根据每个维度的属性差异，分别确定摄像头中对应的拍摄参数，以及通过基于该拍摄参数、第一姿态信息和第一场景的摄像头拍摄当前帧，将拍摄当前帧时采集的数据确定为当前帧的目标图像数据。

第一种方式应用在视频的拍摄过程中，该应用场景已经在上文中进行了说明，因此此处不再赘述。

第二种，获得当前帧的原始图像数据，根据属性差异对当前帧的原始图像数据进行处理，以得到当前帧的目标图像数据。

可以根据每个维度的属性差异，并结合相应的算法对当前帧的原始图像数据中相应维度的数据进行处理，以得到当前帧的目标图像数据。

第二种方式应用在视频拍摄完成后，由于该应用场景已经在上文中进行了说明，因此此处不再赘述。

图6为本申请实施例提供的确定参考帧与当前帧的属性差异的示意图。如图6所示，确定属性差异的过程为：

构建第一二维感知地图601和第二二维感知地图602，将三维感知地图603中的多个第一特征点分别向第一二维感知地图601和第二二维感知地图602中映射，以及确定当前帧的属性信息和参考帧的属性信息。其中，第一二维感知地图601中的圆形表示当前帧对应的第二特征点，第二二维感知地图602中的圆形表示参考帧对应的第二特征点。第一二维感知地图601下方的正方形表示当前帧的属性信息中的局部属性，第一二维感知地图601下方的三角形表示当前帧的属性信息中的全局属性。第二二维感知地图602下方的正方形表示参考帧的属性信息中的局部属性，第二二维感知地图602下方的三角形表示参考帧的属性信息中的全局属性。

根据当前帧对应的第二特征点的位置和参考帧对应的第二特征点的位置确定当前帧与参考帧在空间上的差异。根据当前帧的属性信息中的全局属性和参考帧的属性信息中的全局属性，确定相同维度的全局属性在当前帧与参考帧中的差异。根据当前帧的属性信息 中的局部属性和参考帧的属性信息中的局部属性，确定相同维度的局部属性在当前帧与参考帧中的差异。

根据当前帧与参考帧在空间上的差异、相同维度的全局属性在当前帧与参考帧中的差异、相同维度的局部属性在当前帧与参考帧中的差异，确定当前帧与参考帧的属性差异。

在完成三维感知地图的构建后，还可以对三维感知地图进行管理，此处的管理包括但不限于三维感知地图的更新、三维感知地图的大小管理等。

三维感知地图更新的原理如下：

通过当前帧的目标图像数据对三维感知地图进行更新，或者通过当前帧的目标图像数据和第一传感器获得的第二信息对三维感知地图进行更新，其中，第二信息包括摄像头拍摄当前帧时的运动信息和/或当前帧所指示的真实场景的空间测距信息。

由于此处的三维感知地图的更新原理与上文中三维感知地图的构建原理相似，因此，此处不再赘述。

通过对三维感知地图进行更新，能够使三维感知地图在时域上延展，从而使三维感知地图携带的信息随着视频的推移而进行扩充，进而使三维感知地图能够随着视频的推移，更加准确和全面的反应视频所展示的真实场景，进而提高处理后续视频帧的准确性和灵活性。

三维感知地图的大小管理的原理如下：

对三维感知地图中距离相近的第一特征点进行合并，以在确保三维感知地图的准确性的前提下，缩小三维感知地图，节省三维感知地图的存储空间。例如，图7为本申请实施例提供的对三维感知地图的大小进行管理的示意图。如图7所示，圆形表示第一特征点，三角形表示第一视频帧的全局属性，正方形表示第一视频帧的局部属性。由图7可知，通过对左边的三维感知地图701中距离相近的第一特征点进行合并，即可得到右边的三维感知地图702，显然，右边的三维感知地图702相较于左边的三维感知地图701小了很多。

触发对三维感知地图的大小进行管理的条件可以为下述任意一种：

第一种，按照一预设周期对三维感知地图的大小进行管理。

第二种，按照一预设周期检测三维感知地图的大小，若三维感知地图的大小大于预设大小，则对三维感知地图的大小进行管理。预设周期与预设大小根据技术需求确定，本申请对此不作特殊限定。

图8为本申请实施例提供的一种视频帧处理装置的结构示意图，如图8所示，该装置800可以包括：第一获得模块801和第二获得模块802，其中：

第一获得模块801，用于根据第一姿态信息和第一视场，在三维感知地图中获得当前帧的属性信息，其中，所述第一姿态信息为摄像头拍摄所述当前帧的姿态信息，所述第一视场为所述摄像头的视场；

第二获得模块802，用于根据所述当前帧的属性信息，获得所述当前帧的目标图像数据；其中，所述三维感知地图为第一场景的三维地图并至少用于指示第一视频帧的图像属性，所述第一场景为所述第一视频帧所指示的真实场景，所述第一视频帧为构建所述三维感知地图的视频帧，所述第一视频帧和所述当前帧为所述摄像头拍摄的视频中的视频帧， 所述第一视频帧位于所述当前帧之前。

在一种可能的实现方式中，所述第二获得模块802，具体用于根据所述当前帧的属性信息，确定所述摄像头的拍摄参数，通过基于所述拍摄参数、所述第一姿态信息和所述第一视场的所述摄像头拍摄所述当前帧，得到所述当前帧的目标图像数据；或者获得所述当前帧的原始图像数据，根据所述当前帧的属性信息对所述当前帧的原始图像数据进行处理，以得到所述当前帧的目标图像数据。

在一种可能的实现方式中，所述第二获得模块802，具体用于根据第二姿态信息和所述第一视场，在所述三维感知地图中获得参考帧的属性信息，其中，所述第二姿态信息为所述摄像头拍摄所述参考帧时的姿态信息，所述参考帧为位于所述当前帧之前的视频帧；根据所述参考帧的属性信息和所述当前帧的属性信息，计算所述当前帧与所述参考帧的相似度；若所述相似度大于预设相似度，则根据所述当前帧的属性信息，获得所述当前帧的目标图像数据。

在一种可能的实现方式中，所述第二获得模块802具体通过下述方式获得所述当前帧的目标图像数据：根据所述当前帧的属性信息和所述参考帧的属性信息确定所述当前帧与所述参考帧的属性差异；根据所述属性差异，获得所述当前帧的目标图像数据。

在一种可能的实现方式中，所述第二获得模块802具体通过下述方式获得所述当前帧的目标图像数据：根据所述属性差异，确定所述摄像头的拍摄参数，通过基于所述拍摄参数、所述第一姿态信息和所述第一视场的所述摄像头拍摄所述当前帧，得到所述当前帧的目标图像数据；或者获得所述当前帧的原始图像数据，根据所述属性差异对所述当前帧的原始图像数据进行处理，以得到所述当前帧的目标图像数据。

在一种可能的实现方式中，所述三维感知地图包括多个第一特征点；所述第一获得模块801，具体用于在所述多个第一特征点中确定所述当前帧对应的第二特征点，其中，所述当前帧对应的第二特征点为被基于所述第一姿态信息和所述第一视场的所述摄像头拍到的第一特征点；根据所述第一视频帧的图像属性确定所述当前帧的图像属性；根据所述当前帧对应的第二特征点的位置和所述当前帧的图像属性，确定所述当前帧的属性信息。

在一种可能的实现方式中，所述三维感知地图包括多个第一特征点；所述第二获得模块802具体通过下属方式获得所述参考帧的属性信息：在所述多个第一特征点中确定所述参考帧对应的第二特征点，其中，所述参考帧对应的第二特征点为被基于所述第二姿态信息和所述第一视场的所述摄像头拍到的第一特征点；根据所述第一视频帧的图像属性，确定所述参考帧的图像属性；根据所述参考帧对应的第二特征点的位置和所述参考帧的图像属性，确定所述参考帧的属性信息。

在一种可能的实现方式中，所述第一获得模块801，还用于根据所述第一视频帧的目标图像数据构建所述三维感知地图；或者根据所述第一视频帧的目标图像数据和第一传感器获得的第一信息构建所述三维感知地图，其中，所述第一信息包括所述摄像头拍摄所述第一视频帧时的运动信息和/或所述第一场景的空间测距信息。

在一种可能的实现方式中，所述三维感知地图包括多个第一特征点；所述第一获得模块801具体通过下述方式构建所述三维感知地图：对所述第一视频帧的目标图像数据进行图像分析，得到所述第一视频帧的图像属性；对所述第一视频帧的目标图像数据进行空间分析，得到所述多个第一特征点的位置和所述摄像头拍摄所述第一视频帧的位姿序列； 根据所述第一视频帧的图像属性、所述多个第一特征点的位置和所述位姿序列，构建所述三维感知地图。

在一种可能的实现方式中，所述三维感知地图包括多个第一特征点；所述第一获得模块801具体通过下述方式构建所述三维感知地图：对所述第一视频帧的目标图像数据进行图像分析，得到所述第一视频帧的图像属性；结合所述第一信息对所述第一视频帧的目标图像数据进行空间分析，得到所述多个第一特征点的位置和所述摄像头拍摄所述第一视频帧的位姿序列；根据所述第一视频帧的图像属性、所述多个第一特征点的位置和所述位姿序列，构建所述三维感知地图。

在一种可能的实现方式中，所述第一获得模块801，还用于根据所述当前帧的目标图像数据对所述三维感知地图进行更新；或者根据所述当前帧的目标图像数据和第一传感器获得的第二信息对所述三维感知地图进行更新，所述第二信息包括所述摄像头拍摄所述当前帧时的运动信息和/或所述当前帧所指示的真实场景的空间测距信息。

本申请的上述装置，可以用于执行上述任一种方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。

本申请实施例还提供了一种电子设备，该电子设备例如可以是计算机、服务器、手机、电子阅读器等，本申请实施例对此不作特殊限定。该电子设备可以包括通信模块、一个或者多个存储器以及一个或多个处理器，其中：通信模块用于与其他设备通信，一个或多个存储器用于存储一个或多个计算机程序，一个或多个处理器用于执行一个或多个计算机程序，使得电子设备执行上述任一种方法实施例的技术方案。

本申请还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，所述指令在计算机上被执行时，使得所述计算机执行上述任一种方法实施例的技术方案。

本申请还提供一种包含指令的计算机程序，当所述计算机程序被计算机执行时，用于执行上述任一种方法实施例的技术方案。

本申请还提供一种芯片，包括处理器和存储器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于调用并运行所述存储器中存储的计算机程序，以执行上述任一种方法实施例的技术方案。

进一步地，所述芯片还可以包括存储器和通信接口。所述通信接口可以是输入/输出接口、管脚或输入/输出电路等。

在实现过程中，上述方法实施例的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。处理器可以是通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor,DSP)、特定应用集成电路(application-specific integrated circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)或其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。本申请实施例公开的方法的步骤可以直接体现为硬件编码处理器执行完成，或者用编码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

上述各实施例中提及的存储器可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失 性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(read-only memory，ROM)、可编程只读存储器(programmable ROM，PROM)、可擦除可编程只读存储器(erasable PROM，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(electrically EPROM，EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(random access memory，RAM)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器(static RAM，SRAM)、动态随机存取存储器(dynamic RAM，DRAM)、同步动态随机存取存储器(synchronous DRAM，SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(double data rate SDRAM，DDR SDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(enhanced SDRAM，ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(synchlink DRAM，SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(direct rambus RAM，DR RAM)。应注意，本文描述的系统和方法的存储器旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

所述功能如果以软件功能单元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，本申请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部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，ROM)、随机存取存储器(random access memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (25)

1. 一种视频帧处理方法，其特征在于，包括：

   根据第一姿态信息和第一视场，在三维感知地图中获得当前帧的属性信息，其中，所述第一姿态信息为摄像头拍摄所述当前帧的姿态信息，所述第一视场为所述摄像头的视场；

   根据所述当前帧的属性信息，获得所述当前帧的目标图像数据；

   其中，所述三维感知地图为第一场景的三维地图并至少用于指示第一视频帧的图像属性，所述第一场景为所述第一视频帧所指示的真实场景，所述第一视频帧为构建所述三维感知地图的视频帧，所述第一视频帧和所述当前帧为所述摄像头拍摄的视频中的视频帧，所述第一视频帧位于所述当前帧之前。
2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前帧的属性信息，获得所述当前帧的目标图像数据包括：

   根据所述当前帧的属性信息，确定所述摄像头的拍摄参数，通过基于所述拍摄参数、所述第一姿态信息和所述第一视场的所述摄像头拍摄所述当前帧，得到所述当前帧的目标图像数据；或者

   获得所述当前帧的原始图像数据，根据所述当前帧的属性信息对所述当前帧的原始图像数据进行处理，以得到所述当前帧的目标图像数据。
3. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前帧的属性信息，获得所述当前帧的目标图像数据包括：

   根据第二姿态信息和所述第一视场，在所述三维感知地图中获得参考帧的属性信息，其中，所述第二姿态信息为所述摄像头拍摄所述参考帧时的姿态信息，所述参考帧为位于所述当前帧之前；

   根据所述参考帧的属性信息和所述当前帧的属性信息，计算所述当前帧与所述参考帧的相似度；

   若所述相似度大于预设相似度，则根据所述当前帧的属性信息，获得所述当前帧的目标图像数据。
4. 根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前帧的属性信息，获得所述当前帧的目标图像数据包括：

   根据所述当前帧的属性信息和所述参考帧的属性信息确定所述当前帧与所述参考帧的属性差异；

   根据所述属性差异，获得所述当前帧的目标图像数据。
5. 根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述属性差异，获得所述当前帧的目标图像数据包括：

   根据所述属性差异，确定所述摄像头的拍摄参数，通过基于所述拍摄参数、所述第一 姿态信息和所述第一视场的所述摄像头拍摄所述当前帧，得到所述当前帧的目标图像数据；或者

   获得所述当前帧的原始图像数据，根据所述属性差异对所述当前帧的原始图像数据进行处理，以得到所述当前帧的目标图像数据。
6. 根据权利要求1～5中任一项所述的方法，其特征在于，所述三维感知地图包括多个第一特征点；

   所述在三维感知地图中获得当前帧的属性信息包括：

   在所述多个第一特征点中确定所述当前帧对应的第二特征点，其中，所述当前帧对应的第二特征点为被基于所述第一姿态信息和所述第一视场的所述摄像头拍到的第一特征点；

   根据所述第一视频帧的图像属性确定所述当前帧的图像属性；

   根据所述当前帧对应的第二特征点的位置和所述当前帧的图像属性，确定所述当前帧的属性信息。
7. 根据权利要求3～5中任一项所述的方法，其特征在于，所述三维感知地图包括多个第一特征点；

   所述在所述三维感知地图中获得参考帧的属性信息包括：

   在所述多个第一特征点中确定所述参考帧对应的第二特征点，其中，所述参考帧对应的第二特征点为被基于所述第二姿态信息和所述第一视场的所述摄像头拍到的第一特征点；

   根据所述第一视频帧的图像属性，确定所述参考帧的图像属性；

   根据所述参考帧对应的第二特征点的位置和所述参考帧的图像属性，确定所述参考帧的属性信息。
8. 根据权利要求1～7中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

   根据所述第一视频帧的目标图像数据构建所述三维感知地图；或者

   根据所述第一视频帧的目标图像数据和第一传感器获得的第一信息构建所述三维感知地图，其中，所述第一信息包括所述摄像头拍摄所述第一视频帧时的运动信息和/或所述第一场景的空间测距信息。
9. 根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述三维感知地图包括多个第一特征点；

   所述根据所述第一视频帧的目标图像数据构建所述三维感知地图包括：

   对所述第一视频帧的目标图像数据进行图像分析，得到所述第一视频帧的图像属性；

   对所述第一视频帧的目标图像数据进行空间分析，得到所述多个第一特征点的位置和所述摄像头拍摄所述第一视频帧的位姿序列；

   根据所述第一视频帧的图像属性、所述多个第一特征点的位置和所述位姿序列，构建所述三维感知地图。
10. 根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述三维感知地图包括多个第一特征点；

    所述根据所述第一视频帧的目标图像数据和第一传感器获得的第一信息构建所述三维感知地图包括：

    对所述第一视频帧的目标图像数据进行图像分析，得到所述第一视频帧的图像属性；

    结合所述第一信息对所述第一视频帧的目标图像数据进行空间分析，得到所述多个第一特征点的位置和所述摄像头拍摄所述第一视频帧的位姿序列；

    根据所述第一视频帧的图像属性、所述多个第一特征点的位置和所述位姿序列，构建所述三维感知地图。
11. 根据权利要求1～10中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

    根据所述当前帧的目标图像数据对所述三维感知地图进行更新；或者

    根据所述当前帧的目标图像数据和第一传感器获得的第二信息对所述三维感知地图进行更新，所述第二信息包括所述摄像头拍摄所述当前帧时的运动信息和/或所述当前帧所指示的真实场景的空间测距信息。
12. 一种视频帧处理装置，其特征在于，包括：

    第一获得模块，用于根据第一姿态信息和第一视场，在三维感知地图中获得当前帧的属性信息，其中，所述第一姿态信息为摄像头拍摄所述当前帧的姿态信息，所述第一视场为所述摄像头的视场；

    第二获得模块，用于根据所述当前帧的属性信息，获得所述当前帧的目标图像数据；

    其中，所述三维感知地图为第一场景的三维地图并至少用于指示第一视频帧的图像属性，所述第一场景为所述第一视频帧所指示的真实场景，所述第一视频帧为构建所述三维感知地图的视频帧，所述第一视频帧和所述当前帧为所述摄像头拍摄的视频中的视频帧，所述第一视频帧位于所述当前帧之前。
13. 根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述第二获得模块，具体用于根据所述当前帧的属性信息，确定所述摄像头的拍摄参数，通过基于所述拍摄参数、所述第一姿态信息和所述第一视场的所述摄像头拍摄所述当前帧，得到所述当前帧的目标图像数据；或者获得所述当前帧的原始图像数据，根据所述当前帧的属性信息对所述当前帧的原始图像数据进行处理，以得到所述当前帧的目标图像数据。
14. 根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述第二获得模块，具体用于根据第二姿态信息和所述第一视场，在所述三维感知地图中获得参考帧的属性信息，其中，所述第二姿态信息为所述摄像头拍摄所述参考帧时的姿态信息，所述参考帧为位于所述当前帧之前的视频帧；根据所述参考帧的属性信息和所述当前帧的属性信息，计算所述当前帧与所述参考帧的相似度；若所述相似度大于预设相似度，则根据所述当前帧的属性信息，获得所述当前帧的目标图像数据。
15. 根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述第二获得模块具体通过下述方式获得所述当前帧的目标图像数据：

    根据所述当前帧的属性信息和所述参考帧的属性信息确定所述当前帧与所述参考帧的属性差异；

    根据所述属性差异，获得所述当前帧的目标图像数据。
16. 根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述第二获得模块具体通过下述方式获得所述当前帧的目标图像数据：

    根据所述属性差异，确定所述摄像头的拍摄参数，通过基于所述拍摄参数、所述第一姿态信息和所述第一视场的所述摄像头拍摄所述当前帧，得到所述当前帧的目标图像数据；或者

    获得所述当前帧的原始图像数据，根据所述属性差异对所述当前帧的原始图像数据进行处理，以得到所述当前帧的目标图像数据。
17. 根据权利要求12～16中任一项所述的装置，其特征在于，所述三维感知地图包括多个第一特征点；

    所述第一获得模块，具体用于在所述多个第一特征点中确定所述当前帧对应的第二特征点，其中，所述当前帧对应的第二特征点为被基于所述第一姿态信息和所述第一视场的所述摄像头拍到的第一特征点；根据所述第一视频帧的图像属性确定所述当前帧的图像属性；根据所述当前帧对应的第二特征点的位置和所述当前帧的图像属性，确定所述当前帧的属性信息。
18. 根据权利要求14～16中任一项所述的装置，其特征在于，所述三维感知地图包括多个第一特征点；

    所述第二获得模块具体通过下述方式获得所述参考帧的属性信息：

    在所述多个第一特征点中确定所述参考帧对应的第二特征点，其中，所述参考帧对应的第二特征点为被基于所述第二姿态信息和所述第一视场的所述摄像头拍到的第一特征点；

    根据所述第一视频帧的图像属性，确定所述参考帧的图像属性；

    根据所述参考帧对应的第二特征点的位置和所述参考帧的图像属性，确定所述参考帧的属性信息。
19. 根据权利要求12～18中任一项所述的装置，其特征在于，所述第一获得模块，还用于根据所述第一视频帧的目标图像数据构建所述三维感知地图；或者根据所述第一视频帧的目标图像数据和第一传感器获得的第一信息构建所述三维感知地图，其中，所述第一信息包括所述摄像头拍摄所述第一视频帧时的运动信息和/或所述第一场景的空间测距信息。
20. 根据权利要求19所述的装置，其特征在于，所述三维感知地图包括多个第一特征点；

    所述第一获得模块具体通过下述方式构建所述三维感知地图：

    对所述第一视频帧的目标图像数据进行图像分析，得到所述第一视频帧的图像属性；

    对所述第一视频帧的目标图像数据进行空间分析，得到所述多个第一特征点的位置和所述摄像头拍摄所述第一视频帧的位姿序列；

    根据所述第一视频帧的图像属性、所述多个第一特征点的位置和所述位姿序列，构建所述三维感知地图。
21. 根据权利要求19所述的装置，其特征在于，所述三维感知地图包括多个第一特征点；

    所述第一获得模块具体通过下述方式构建所述三维感知地图：

    对所述第一视频帧的目标图像数据进行图像分析，得到所述第一视频帧的图像属性；

    结合所述第一信息对所述第一视频帧的目标图像数据进行空间分析，得到所述多个第一特征点的位置和所述摄像头拍摄所述第一视频帧的位姿序列；

    根据所述第一视频帧的图像属性、所述多个第一特征点的位置和所述位姿序列，构建所述三维感知地图。
22. 根据权利要求12～21中任一项所述的装置，其特征在于，所述第一获得模块，还用于根据所述当前帧的目标图像数据对所述三维感知地图进行更新；或者根据所述当前帧的目标图像数据和第一传感器获得的第二信息对所述三维感知地图进行更新，所述第二信息包括所述摄像头拍摄所述当前帧时的运动信息和/或所述当前帧所指示的真实场景的空间测距信息。
23. 一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在计算机或处理器上运行时，使得所述计算机或处理器执行如权利要求1-11中任一项所述的方法。
24. 一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机或处理器上运行时，使得所述计算机或处理器执行如权利要求1-11中任一项所述的方法。
25. 一种芯片，包括处理器和存储器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于调用并运行所述存储器中存储的计算机程序，以执行权利要求1～11中任一项所述的方法。