CN119496926A 一种视频传输方法、电子设备和存储介质 （中兴通讯股份有限公司）

输视频的至少一组画面组的关键帧以及非关键解码端。本申请实施例实现了对视频的压缩采2按照各所述采样率将对应的所述画面组分块压缩编码为传输数据，并基于所述编码端的硬件限制条件确定所述关键帧以及所述非关键将所述画面组内所述关键帧以及所述非关键帧按照预设尺度划分依据各所述采样率分别确定所述关键帧以及所述非关键帧的所述分块数据分别对应按照所述分块采样率采样对应的所述分块数据为采样分块按照所述关键帧以及所述非关键帧的均值滤波结果与原数据的差值确定各所述分块依据所述信息差确定对应的所述分块数据内所述像素按照所述分块数据内所有所述像素点的所述采样值数量确定迭代误在所述迭代误差满足预设条件时，将所述采样值数量对应的采样在所述迭代误差不满足预设条件时，按照预设分配公式重新新确定所述迭代误差直到确定出所有所述分块数据的对所述关键帧以及所述非关键帧内的每帧视频图像分别进行帧内均值滤波以确定所述每帧视频图像内每个像素点分别对应的均值滤确定各所述分块数据内所述像素点的原始数据与所述均值在所述分块数据归属的视频图像为所述关键帧时，按照所述关键帧的截取所述分块数据内所述像素点的所述信息差确在所述分块数据归属的视频图像为所述非关键帧时，按照分别截取所述分块数据内所述像素点的所述信息3确定所述分块数据内所有所述像素点的所述采样将所述求和值与所述分块数据对应的预设采样数量的差值作为所述Q＝Q_sign(δ)xD；针对各所述分块数据确定对应的分块数据维度以将所述采样值数量与所述分块数据维度的比值作为所述分块数据对应的所述分块采接收编码端发送的传输数据，其中，所述传输数据按照关键帧以基于预设深度重建网络重建所述初始关键帧为关键帧，并根据所按照所述预设深度重建网络处理所述初始关键帧，并获取所述深度重建将所述关键帧输出结果以及所述初始非关键帧输入预设重建网络以生成非关键帧输重复执行上述过程直到所述关键帧输出结果以及所述非关键帧输出结果满足深度重获取所述预设深度重建网络的迭代优化模块的迭代步长，按4调用所述预设深度重建网络的特征提取模块在所述优化结果提取特征数据作为待卷按照所述预设深度重建网络的卷积重建模块处理所述待卷积输入为待卷将所述优化结果内经所述特征提取模块提取所述特征数据后的剩余数据以及所述待所述第一卷积单元与所述第二卷积单元之间通过所述Soft函数进行连接，所述π卷积其中，所述第一卷积单元以及所述第二卷积单元分别包括分别提取至少一个所述初始关键帧对应的所将各所述关键帧输出结果以及所述初始非关键帧一同作为所述预设重建网络的输入提取所述预设重建网络的输出参数作为所述非关键帧输出所述预设深度重建网络以及所述预设重建网络的调用次数大于或等于所述关键帧输出结果以及所述非关键帧输出结果的图像质量满足预设将所述预设训练集输入预先构建的初始深度重建网络，其中获取所述初始深度重建网络的训练结果，并按照预设在所述损失值未满足所述预设条件时，调整所述初始重建网络5所述预设训练集的画面组为单关键帧时，所述预设损失函数为：所述预设训练集的画面组为双关键帧时，所述预设损失函数为：其中，N为所述预设训练集内画面组的个数，所述xkey表示所现如权利要求1_10或11_19中任一所述6待传输视频的至少一组画面组的关键帧以及7[0016]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特特香浓定理要求信号带宽两倍的采样率来获取稠密采样值，由于现实视频数据往往是满8[0037]图2是本申请实施例提供的一种视频传输方法的流程图，本申请可适用于视频传[0042]其中，采样率可以是在待传输视频的视频帧内采样数据与视频帧原始数据的比端的软硬件性能自适应的确定出关键帧和非关键帧的采样率。在一些示例性的实施方式对应的采样率进行分块压缩，可以将每个画面组经过分块压缩后生成的数据作为传输数9[0049]图3是本申请实施例提供的另一种视频传输方法的流程图，本申请实施例是在上[0055]步骤240、依据各采样率分别确定关键帧以及非关键帧的分块数据分别对应的分如，该符合可以包括归属相同关键帧的所有分块采样率的平均值与该关键帧的采样率相[0059]在本申请实施例中，可以针对每个分块数据使用其对应[0063]按照关键帧以及非关键帧的均值滤波结果与原数据的差值确定各分块数据内像键帧以及非关键帧的每个像素点可以均确定自己对应的均值滤波结果,原数据可以是关键帧或非关键帧内所有分块数据分配的采样值导致该关键帧或非关键帧的当前采样率与前可以包括但不限于预先配置的迭代误差阈值以及每个关键帧或非关键帧的分块数据的分素点确定出对应的均值滤波结果与原数据的差值，可以将该差值作为对应像素点的信息[0067]对关键帧以及非关键帧内的每帧视频图像分别进行帧内均值滤波以确定每帧视理的输入，在每帧视频图像经过均值滤波后每个像素点可以确定其对应的均值滤波结果；[0070]在另一些申请实施例中，依据信息差确定对应的分块数据内像素点的采样值数非关键帧的第二采样率分别截取分块数据内像素点的信息差样率对应的第二采样值，可以使用第二采样值对该分块数据对应的信息差的取值进行截[0073]在另一些申请实施例中，按照分块数据内所有像素点的采样值数量确定迭代误将采样值数量与分块数据维度的比值作为该分块数据对[0086]图4是本申请实施例提供的另一种视频传输方法的流程图，本申请可适用于视频据归属的关键帧或非关键帧采取不同的采样组包括的关键帧的数量的不同，画面组可以构建为单关键帧画面组以及双关键帧画面组[0097]图5是本申请实施例提供的另一种视频传输方法的流程图，本申请实施例是在上[0102]步骤440、将关键帧输出结果以及初始非关键帧输入预设重建网络以生成非关键[0104]步骤450、重复执行上述过程直到关键帧输出结果以及非关键帧输出结果满足深重建条件可以包括重复执行次数或者关键帧以及非关键帧的深度条件可以包括预设深度重建网络以及预设重建网络的调用次数大于或等于预设阈值，r(k)表示初始关键帧[0115]在一些申请实施例中，预设深度重建网络的卷积重建模块至少包括第一卷积单二卷积单元分别包括两层卷积核以及一层激活函数，π卷积单元包括两层卷积核以及两层将该输出作为π卷积单元的输入，第一卷积单元以及第二卷积单元分别包括两层卷积核以[0120]图7是本申请实施例提供的另一种视频传输方法的流程图，本申请实施例是在上[0135]在一个示例性的实施方式中，图8是本申请实施例提供的一种视频传输系统架构[0137](1)依据使用者的实际需求和物理硬件限制，在采样端分别针对关键帧和非关键帧选用不同的采样率αk和αn，对应的采样率可以获得对应关键帧和非关键帧的采样矩阵分机性且其实现了视频域到采样域的映射，在未有采样矩阵的情况下难以直接获取其逆映[0144](3)重建端需要在获得的测量值的基础之上进行原视频的重建过程，网络实现各[0152]具体的，通过信息差进行采样率分配的过程如下,其以公式(6)作为循环跳出条Q与原数据分块数量一一对应以表征每一块分样值的采样矩阵且而采样之后的数据量mi可以表述为即以[0159]最终我们将所有的采样数据yi按照实施例一所述和其它相关信息组成采样端向(k)以残差的方式与输出进行连接。第二阶段则是利用soft连接起来的H和模块记性近端[0164]本申请实施例中重建过程包括如下阶段，第一阶段通过神经网络学习迭代步长ρ由两层卷积核以及一层激活函数PReLU构成，π模块则是由两层PReLU激活函数和两层卷积通过将每一轮迭代产生的深度重建图像加入loss函数以更块数据内像素点的采样值数量；按照分块数据内所有像素点的采样值数量确定迭代误差；每帧视频图像分别进行帧内均值滤波以确定每帧视频图像内每个像素点分别对应的均值果满足深度重建条件，将关键帧输出结果作为关键帧以及非关键帧输出结果作为非关键[0218]调用预设深度重建网络的特征提取模块在优化结果提取特征数据作为待卷积输[0220]将优化结果内经特征提取模块提取特征数据后的剩余数据以及待卷积输出的和[0222]第一卷积单元与第二卷积单元之间通过Soft函数进行连接，π卷积单元接收第二[0234]获取初始深度重建网络的训练结果，并按照预设损失函数确定训练结果的损失中，如计算机的软盘、只读存储器(Read_OnlyMemory,ROM)、随机存取存储器(Random[0258]在硬件实施方式中，在以上描述中提及的功能模块/单元之间的划分不一定对应