CN113703904B - 云电脑提升文字清晰度方法、***和可读存储介质 - Google Patents
云电脑提升文字清晰度方法、***和可读存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113703904B CN113703904B CN202111247867.3A CN202111247867A CN113703904B CN 113703904 B CN113703904 B CN 113703904B CN 202111247867 A CN202111247867 A CN 202111247867A CN 113703904 B CN113703904 B CN 113703904B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- program
- output
- frame rate
- code rate
- rate
- 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.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 46
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims abstract description 11
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 claims description 16
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 claims description 11
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 5
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 abstract description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 14
- 230000017525 heat dissipation Effects 0.000 description 7
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 6
- 238000012549 training Methods 0.000 description 6
- 230000008859 change Effects 0.000 description 4
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 3
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 3
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
- G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
- G06F9/44—Arrangements for executing specific programs
- G06F9/451—Execution arrangements for user interfaces
- G06F9/452—Remote windowing, e.g. X-Window System, desktop virtualisation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/24—Classification techniques
- G06F18/241—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Information Transfer Between Computers (AREA)
Abstract
本发明公开的一种云电脑提升文字清晰度方法、***和可读存储介质，其中方法包括：标记采集时间，获取当前显卡的输出帧率，并提取前端设备运行程序的身份识别码；标记所述运行程序中的目标关键帧，提取所述目标关键帧的传输数据以形成关键数据组；判断所述运行程序的类型归属，以根据不同的类型调整所述显卡的输出帧率以及编码器的输出码率；基于调整后的输出帧率与所述输出码率，重新发送所述关键数据组到所述前端设备运行程序中以进行呈现。本发明不需要改变现有的云电脑的网络环境或者硬件设施，也不会降低用户视觉体验，通过动态切换的方式实现文字清晰度的提升，在运行过程中不占用多余的空间资源且可以根据不同的需求迅速适配帧率与码率。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，更具体的，涉及一种云电脑提升文字清晰度方法、***和可读存储介质。
背景技术
云电脑是一种整体服务方案，包括云端资源、传输协议和云终端，用开放式云终端通过传输协议，把桌面、应用、硬件等资源以按需服务、弹性分配的服务模式提供给用户，用户无需考虑构建复杂的IT，就可实现单机多用户，IT行业在过去的几十年里得到了迅猛发展，但同时也带来一系列负面影响，包括高昂的成本、缓慢的响应速度以及缺乏一体化管理的基础架构，云电脑是一种全新的IT服务，也称之为云电脑服务。
当前云电脑广泛使用的编码方案为H.264或者H.265，为了满足云电脑的高分辨率及高实时性的苛刻要求，在当前的网络环境中，需要将码率控制在75Mbps以下，这样在动态的画面，或者游戏场景中，基本可以达到用户的要求，但是，如此一来对于桌面上的文字，显示就会比较模糊。
发明内容
鉴于上述问题，本发明的目的是提供一种云电脑提升文字清晰度方法、***和可读存储介质，能够通过动态切换的方式实现图像与文字的不同显示环境，以获得显示的图像清晰的同时，显示的文字也是清晰的。
本发明第一方面提供了一种云电脑提升文字清晰度方法，包括以下步骤：
标记采集时间，获取当前显卡的输出帧率，并提取前端设备运行程序的身份识别码；
标记所述运行程序中的目标关键帧，提取所述目标关键帧的传输数据以形成关键数据组；
判断所述运行程序的类型归属，以根据不同的类型调整所述显卡的输出帧率以及编码器的输出码率；
基于调整后的输出帧率与所述输出码率，重新发送所述关键数据组到所述前端设备运行程序中以进行呈现。
本方案中，所述判断所述运行程序的类型归属，具体为：
提取所述前端设备运行程序的身份识别码；
计算所述身份识别码的ASCII值；
判断所述ASCII值与预设的归属阈值范围的归属关系，其中，
若所述ASCII值位于第一阈值范围内，则判断所述运行程序为第一程序；
若所述ASCII值位于第二阈值范围内，则判断所述运行程序为第二程序。
本方案中，所述根据不同的类型调整所述显卡的输出帧率以及编码器的输出码率，具体为：
识别到所述运行程序为所述第一程序时，控制所述显卡输出第一帧率，并调整编码器输出为第一码率；
识别到所述运行程序为所述第二程序时，控制所述显卡输出第二帧率，并调整编码器输出为第二码率；
比较所述第二码率与所述第一码率的大小，其中，
若所述第二码率高于所述第一码率，则发出报警提醒。
本方案中，所述方法还包括：
监测所述显卡输出的实时帧率；
判断所述实时帧率与预设的帧率阈值的大小，其中，
若所述实时帧率大于或者等于所述帧率阈值，则判断所述运行程序的类型，
若所述运行程序识别为所述第二程序，则控制所述编码器输出指定编码。
本方案中，所述基于调整后的输出帧率与所述输出码率，重新发送所述关键数据组到所述前端设备运行程序中以进行呈现，具体为：
识别所述关键数据组，并添加发送识别标签；
基于所述第一帧率以及所述第一码率将所述关键数据组发出；
基于所述发送识别标签控制目标前端设备将所述关键数据组内容呈现到所述第一程序上。
本方案中，所述方法还包括：
获取所述采集时间的标记数量；
统计预设时间阈值内的所述标记数量得到标记总值；
将所述标记总值输入到训练好的神经网络模型中，得到模拟输出值；
基于所述模拟输出值判断所述前端设备的显示标签。
本发明第二方面还提供一种云电脑提升文字清晰度***，包括存储器和处理器，所述存储器中包括云电脑提升文字清晰度方法程序，所述云电脑提升文字清晰度方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
标记采集时间，获取当前显卡的输出帧率，并提取前端设备运行程序的身份识别码；
标记所述运行程序中的目标关键帧，提取所述目标关键帧的传输数据以形成关键数据组；
判断所述运行程序的类型归属，以根据不同的类型调整所述显卡的输出帧率以及编码器的输出码率；
基于调整后的输出帧率与所述输出码率，重新发送所述关键数据组到所述前端设备运行程序中以进行呈现。
本方案中，所述判断所述运行程序的类型归属，具体为：
提取所述前端设备运行程序的身份识别码；
计算所述身份识别码的ASCII值；
判断所述ASCII值与预设的归属阈值范围的归属关系，其中，
若所述ASCII值位于第一阈值范围内，则判断所述运行程序为第一程序；
若所述ASCII值位于第二阈值范围内，则判断所述运行程序为第二程序。
本方案中，所述根据不同的类型调整所述显卡的输出帧率以及编码器的输出码率，具体为：
识别到所述运行程序为所述第一程序时，控制所述显卡输出第一帧率，并调整编码器输出为第一码率；
识别到所述运行程序为所述第二程序时，控制所述显卡输出第二帧率，并调整编码器输出为第二码率；
比较所述第二码率与所述第一码率的大小，其中，
若所述第二码率高于所述第一码率，则发出报警提醒。
本方案中，所述方法还包括：
监测所述显卡输出的实时帧率；
判断所述实时帧率与预设的帧率阈值的大小，其中，
若所述实时帧率大于或者等于所述帧率阈值，则判断所述运行程序的类型，
若所述运行程序识别为所述第二程序，则控制所述编码器输出指定编码。
本方案中，所述基于调整后的输出帧率与所述输出码率，重新发送所述关键数据组到所述前端设备运行程序中以进行呈现，具体为：
识别所述关键数据组，并添加发送识别标签；
基于所述第一帧率以及所述第一码率将所述关键数据组发出；
基于所述发送识别标签控制目标前端设备将所述关键数据组内容呈现到所述第一程序上。
本方案中，所述方法还包括：
获取所述采集时间的标记数量；
统计预设时间阈值内的所述标记数量得到标记总值；
将所述标记总值输入到训练好的神经网络模型中，得到模拟输出值；
基于所述模拟输出值判断所述前端设备的显示标签。
本发明第三方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括机器的一种云电脑提升文字清晰度方法程序，所述云电脑提升文字清晰度方法程序被处理器执行时，实现如上述任一项所述的一种云电脑提升文字清晰度方法的步骤。
本发明公开的一种云电脑提升文字清晰度方法、***和可读存储介质，不需要改变现有的云电脑的网络环境或者硬件设施，也不会降低用户视觉体验，通过动态切换的方式实现文字清晰度的提升，在运行过程中不占用多余的空间资源且可以根据不同的需求迅速适配帧率与码率。
附图说明
图1示出了本发明一种云电脑提升文字清晰度方法的流程图；
图2示出了本发明一种云电脑提升文字清晰度***的框图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
图1示出了本申请一种云电脑提升文字清晰度方法的流程图。
如图1所示，本申请公开了一种云电脑提升文字清晰度方法，包括以下步骤：
S102，标记采集时间，获取当前显卡的输出帧率，并提取前端设备运行程序的身份识别码；
S104，标记所述运行程序中的目标关键帧，提取所述目标关键帧的传输数据以形成关键数据组；
S106，判断所述运行程序的类型归属，以根据不同的类型调整所述显卡的输出帧率以及编码器的输出码率；
S108，基于调整后的输出帧率与所述输出码率，重新发送所述关键数据组到所述前端设备运行程序中以进行呈现。
需要说明的是，监测当前显卡的所述输出帧率，并标记所述采集时间，以获得帧率变化的时间段与次数，提取所述前端设备的运行程序的身份识别码以区分所述运行程序的类型归属，并同时提取所述运行程序中的目标关键帧对应的传输数据以形成所述关键数据组，用作后续的再发送，识别出不同的程序类型后，即根据不同的类型调整所述显卡的输出帧率以及编码器的输出码率，以适配不同的类型需要，其中，对于类型为文字处理程序的调整为重新发送所述关键数据组到所述前端设备运行程序中以进行呈现，具体地，步骤为：识别所述关键数据组，并添加发送识别标签；基于所述第一帧率以及所述第一码率将所述关键数据组发出；基于所述发送识别标签控制目标前端设备将所述关键数据组内容呈现到所述第一程序上。
值得一提的是，在大量图像经由显卡编码器编码输出后，由于视觉效果的不断变化，对于文字的清晰程度要求更高，所以需要在所述前端设备运行程序为所述文字处理程序时，将所述关键数据组重新呈现到所述前端设备上。
根据本发明实施例，所述判断所述运行程序的类型归属，具体为：
提取所述前端设备运行程序的身份识别码；
计算所述身份识别码的ASCII值；
判断所述ASCII值与预设的归属阈值范围的归属关系，其中，
若所述ASCII值位于第一阈值范围内，则判断所述运行程序为第一程序；
若所述ASCII值位于第二阈值范围内，则判断所述运行程序为第二程序。
需要说明的是，对于所述前端设备的程序类型，大类上可以分为文字处理程序以及非字符处理程序，因此，对应两个大类的程序有自己的阈值范围，分别为所述第一阈值范围、第二阈值范围，在运行过程中，提取所述前端设备运行程序的身份识别码，并计算所述身份识别码的ASCII值，判断所述ASCII值与两个阈值范围得归属关系，从而分辨出所述前端设备的程序类型。
具体地，所述第一阈值范围为（0，63），所述第二阈值范围为（64，126），例如所述身份识别码为“00111110”，计算得到其ASCII值为“62”，根据判断，该所述身份识别码位于所述第一阈值范围内，所以对应的所述前端设备运行程序为所述第一程序，即所述文字处理程序。
本发明实施例，所述根据不同的类型调整所述显卡的输出帧率以及编码器的输出码率，具体为：
识别到所述运行程序为所述第一程序时，控制所述显卡输出第一帧率，并调整编码器输出为第一码率；
识别到所述运行程序为所述第二程序时，控制所述显卡输出第二帧率，并调整编码器输出为第二码率；
比较所述第二码率与所述第一码率的大小，其中，
若所述第二码率高于所述第一码率，则发出报警提醒。
需要说明的是，识别到所述运行程序为所述第一程序时，控制所述显卡输出第一帧率，其中，所述第一帧率低于[刘1] ，并调整编码器输出为第一码率，所述第一码率为100Mbps；识别到所述运行程序为所述第二程序时，控制所述显卡输出第二帧率，其中，所述第二帧率高于60fps，并调整编码器输出为第二码率，所述第二码率低于75Mbps。
值得一提的是，比较所述第二码率与所述第一码率的大小，其中，若所述第二码率高于所述第一码率，则发出报警提醒，因为正常情况下，所述第一程序对应的第一码率是高于所述第二程序的第二码率的，当出现所述第二码率高于所述第一码率，则会造成输出不稳定，清晰度降低，与设定的目标相反，遂发出报警提示，可以为“码率异常”的文本信息提醒。
根据本发明实施例，所述方法还包括：
监测所述显卡输出的实时帧率；
判断所述实时帧率与预设的帧率阈值的大小，其中，
若所述实时帧率大于或者等于所述帧率阈值，则判断所述运行程序的类型，
若所述运行程序识别为所述第二程序，则控制所述编码器输出指定编码。
需要说明的是，监测所述显卡输出的实时帧率
，判断所述实时帧率
与预设的
帧率阈值
的大小，以控制所述编码器输出指定编码，其公式如下：
其中，所述
为所述运行程序，所述
为所述第二程序。
根据本发明实施例，所述方法还包括：
获取所述采集时间的标记数量；
统计预设时间阈值内的所述标记数量得到标记总值；
将所述标记总值输入到训练好的神经网络模型中，得到模拟输出值；
基于所述模拟输出值判断所述前端设备的显示标签。
需要说明的是，不同的所述前端设备有着不同的使用需求，有的对于所述非字符处理程序的应用更频繁，因此需要对所述前端设备的显示标签进行定义，以获取用户的使用喜好，其中，所述神经网络模型需要大量的历史数据进行训练，数据量越大，则结果越准确，本申请中的神经网络模型可以通过历史测试数据的标记总值与采集时间作为输入进行训练，当然，在进行神经网络模型训练时，不仅要通过历史测试数据的标记总值与采集时间进行训练，还需要结合确定的用户偏好进行训练，通过大量试验数据与真实数据比对，得到的结果也会更加准确，进而使得神经网络的输出结果更加准确。优选地，所述准确率阈值一般设置为90%。
值得一提的是，所述方法还包括对所述第二帧率进行动态适配管理，具体为：
提取所述第二帧率的实时数值；
基于预存的大数据适配库进行匹配得到对应的适配方案；
基于得到的所述适配方案对所述云电脑的参数进行动态配置。
需要说明的是，当用户在使用图像处理的程序时，例如PR、PE，需要大量的处理计算，不仅是帧率的上升，对于其他的参数值，也要对应调整，例如散热参数、空间参数等，若所述第二帧率高于90fps时，需要进行散热，对于处理空间的要求并没有多大的要求；但是当所述第二帧率高于120fps，需要将所述前端设备的散热***全部打开进行散热，并且留有足够的处理空间对数据进行处理。
图2示出了本发明一种云电脑提升文字清晰度***的框图。
如图2所示，本发明公开了一种云电脑提升文字清晰度***，包括存储器和处理器，所述存储器中包括云电脑提升文字清晰度方法程序，所述云电脑提升文字清晰度方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
标记采集时间，获取当前显卡的输出帧率，并提取前端设备运行程序的身份识别码；
标记所述运行程序中的目标关键帧，提取所述目标关键帧的传输数据以形成关键数据组；
判断所述运行程序的类型归属，以根据不同的类型调整所述显卡的输出帧率以及编码器的输出码率；
基于调整后的输出帧率与所述输出码率，重新发送所述关键数据组到所述前端设备运行程序中以进行呈现。
需要说明的是，监测当前显卡的所述输出帧率，并标记所述采集时间，以获得帧率变化的时间段与次数，提取所述前端设备的运行程序的身份识别码以区分所述运行程序的类型归属，并同时提取所述运行程序中的目标关键帧对应的传输数据以形成所述关键数据组，用作后续的再发送，识别出不同的程序类型后，即根据不同的类型调整所述显卡的输出帧率以及编码器的输出码率，以适配不同的类型需要，其中，对于类型为文字处理程序的调整为重新发送所述关键数据组到所述前端设备运行程序中以进行呈现，具体地，步骤为：识别所述关键数据组，并添加发送识别标签；基于所述第一帧率以及所述第一码率将所述关键数据组发出；基于所述发送识别标签控制目标前端设备将所述关键数据组内容呈现到所述第一程序上。
值得一提的是，在大量图像经由显卡编码器编码输出后，由于视觉效果的不断变化，对于文字的清晰程度要求更高，所以需要在所述前端设备运行程序为所述文字处理程序时，将所述关键数据组重新呈现到所述前端设备上。
根据本发明实施例，所述判断所述运行程序的类型归属，具体为：
提取所述前端设备运行程序的身份识别码；
计算所述身份识别码的ASCII值；
判断所述ASCII值与预设的归属阈值范围的归属关系，其中，
若所述ASCII值位于第一阈值范围内，则判断所述运行程序为第一程序；
若所述ASCII值位于第二阈值范围内，则判断所述运行程序为第二程序。
需要说明的是，对于所述前端设备的程序类型，大类上可以分为文字处理程序以及非字符处理程序，因此，对应两个大类的程序有自己的阈值范围，分别为所述第一阈值范围、第二阈值范围，在运行过程中，提取所述前端设备运行程序的身份识别码，并计算所述身份识别码的ASCII值，判断所述ASCII值与两个阈值范围得归属关系，从而分辨出所述前端设备的程序类型。
具体地，所述第一阈值范围为（0，63），所述第二阈值范围为（64，126），例如所述身份识别码为“00111110”，计算得到其ASCII值为“62”，根据判断，该所述身份识别码位于所述第一阈值范围内，所以对应的所述前端设备运行程序为所述第一程序，即所述文字处理程序。
本发明实施例，所述根据不同的类型调整所述显卡的输出帧率以及编码器的输出码率，具体为：
识别到所述运行程序为所述第一程序时，控制所述显卡输出第一帧率，并调整编码器输出为第一码率；
识别到所述运行程序为所述第二程序时，控制所述显卡输出第二帧率，并调整编码器输出为第二码率；
比较所述第二码率与所述第一码率的大小，其中，
若所述第二码率高于所述第一码率，则发出报警提醒。
需要说明的是，识别到所述运行程序为所述第一程序时，控制所述显卡输出第一帧率，其中，所述第一帧率低于24fps，并调整编码器输出为第一码率，所述第一码率为100Mbps；识别到所述运行程序为所述第二程序时，控制所述显卡输出第二帧率，其中，所述第二帧率高于60fps，并调整编码器输出为第二码率，所述第二码率低于75Mbps。
值得一提的是，比较所述第二码率与所述第一码率的大小，其中，若所述第二码率高于所述第一码率，则发出报警提醒，因为正常情况下，所述第一程序对应的第一码率是高于所述第二程序的第二码率的，当出现所述第二码率高于所述第一码率，则会造成输出不稳定，清晰度降低，与设定的目标相反，遂发出报警提示，可以为“码率异常”的文本信息提醒。
根据本发明实施例，所述方法还包括：
监测所述显卡输出的实时帧率；
判断所述实时帧率与预设的帧率阈值的大小，其中，
若所述实时帧率大于或者等于所述帧率阈值，则判断所述运行程序的类型，
若所述运行程序识别为所述第二程序，则控制所述编码器输出指定编码。
需要说明的是，监测所述显卡输出的实时帧率
，判断所述实时帧率
与预设的
帧率阈值
的大小，以控制所述编码器输出指定编码，其公式如下：
其中，所述
为所述运行程序，所述
为所述第二程序。
根据本发明实施例，所述方法还包括：
获取所述采集时间的标记数量；
统计预设时间阈值内的所述标记数量得到标记总值；
将所述标记总值输入到训练好的神经网络模型中，得到模拟输出值；
基于所述模拟输出值判断所述前端设备的显示标签。
需要说明的是，不同的所述前端设备有着不同的使用需求，有的对于所述非字符处理程序的应用更频繁，因此需要对所述前端设备的显示标签进行定义，以获取用户的使用喜好，其中，所述神经网络模型需要大量的历史数据进行训练，数据量越大，则结果越准确，本申请中的神经网络模型可以通过历史测试数据的标记总值与采集时间作为输入进行训练，当然，在进行神经网络模型训练时，不仅要通过历史测试数据的标记总值与采集时间进行训练，还需要结合确定的用户偏好进行训练，通过大量试验数据与真实数据比对，得到的结果也会更加准确，进而使得神经网络的输出结果更加准确。优选地，所述准确率阈值一般设置为90%。
值得一提的是，所述方法还包括对所述第二帧率进行动态适配管理，具体为：
提取所述第二帧率的实时数值；
基于预存的大数据适配库进行匹配得到对应的适配方案；
基于得到的所述适配方案对所述云电脑的参数进行动态配置。
需要说明的是，当用户在使用图像处理的程序时，例如PR、PE，需要大量的处理计算，不仅是帧率的上升，对于其他的参数值，也要对应调整，例如[刘2] 等，若所述第二帧率高于90fps时，需要进行散热，对于处理空间的要求并没有多大的要求；但是当所述第二帧率高于120fps，需要将所述前端设备的散热***全部打开进行散热，并且留有足够的处理空间对数据进行处理。
本发明第三方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括机器的一种云电脑提升文字清晰度方法程序，所述云电脑提升文字清晰度方法程序被处理器执行时，实现如上述任一项所述的一种云电脑提升文字清晰度方法的步骤。
本发明公开的一种云电脑提升文字清晰度方法、***和可读存储介质，不需要改变现有的云电脑的网络环境或者硬件设施，也不会降低用户视觉体验，通过动态切换的方式实现文字清晰度的提升，在运行过程中不占用多余的空间资源且可以根据不同的需求迅速适配帧率与码率。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备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，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，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全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
或者，本发明上述集成的单元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，也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，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献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（可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
Claims (5)
1.一种云电脑提升文字清晰度方法，其特征在于，包括以下步骤：
标记采集时间，获取当前显卡的输出帧率，并提取前端设备运行程序的身份识别码；
标记所述运行程序中的目标关键帧，提取所述目标关键帧的传输数据以形成关键数据组；
判断所述运行程序的类型归属，以根据不同的类型调整所述显卡的输出帧率以及编码器的输出码率；
基于调整后的输出帧率与所述输出码率，重新发送所述关键数据组到所述前端设备运行程序中以进行呈现；
所述判断所述运行程序的类型归属，具体为：
提取所述前端设备运行程序的身份识别码；
计算所述身份识别码的ASCII值；
判断所述ASCII值与预设的归属阈值范围的归属关系，其中，
若所述ASCII值位于第一阈值范围内，则判断所述运行程序为第一程序；
若所述ASCII值位于第二阈值范围内，则判断所述运行程序为第二程序；
所述根据不同的类型调整所述显卡的输出帧率以及编码器的输出码率，具体为：
识别到所述运行程序为所述第一程序时，控制所述显卡输出第一帧率，并调整编码器输出为第一码率；
识别到所述运行程序为所述第二程序时，控制所述显卡输出第二帧率，并调整编码器输出为第二码率；
比较所述第二码率与所述第一码率的大小，其中，
若所述第二码率高于所述第一码率，则发出报警提醒；
所述基于调整后的输出帧率与所述输出码率，重新发送所述关键数据组到所述前端设备运行程序中以进行呈现，具体为：
识别所述关键数据组，并添加发送识别标签；
基于所述第一帧率以及所述第一码率将所述关键数据组发出；
基于所述发送识别标签控制目标前端设备将所述关键数据组内容呈现到所述第一程序上；
所述方法还包括对所述第二帧率进行动态适配管理，具体为：
提取所述第二帧率的实时数值；
基于预存的大数据适配库进行匹配得到对应的适配方案；
基于得到的所述适配方案对所述云电脑的参数进行动态配置。
2.根据权利要求1所述的一种云电脑提升文字清晰度方法，其特征在于，所述方法还包括：
监测所述显卡输出的实时帧率；
判断所述实时帧率与预设的帧率阈值的大小，其中，
若所述实时帧率大于或者等于所述帧率阈值，则判断所述运行程序的类型，
若所述运行程序识别为所述第二程序，则控制所述编码器输出指定编码。
3.根据权利要求1所述的一种云电脑提升文字清晰度方法，其特征在于，还包括：
获取所述采集时间的标记数量；
统计预设时间阈值内的所述标记数量得到标记总值；
将所述标记总值输入到训练好的神经网络模型中，得到模拟输出值；
基于所述模拟输出值判断所述前端设备的显示标签。
4.一种云电脑提升文字清晰度***，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中包括云电脑提升文字清晰度方法程序，所述云电脑提升文字清晰度方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
标记采集时间，获取当前显卡的输出帧率，并提取前端设备运行程序的身份识别码；
标记所述运行程序中的目标关键帧，提取所述目标关键帧的传输数据以形成关键数据组；
判断所述运行程序的类型归属，以根据不同的类型调整所述显卡的输出帧率以及编码器的输出码率；
基于调整后的输出帧率与所述输出码率，重新发送所述关键数据组到所述前端设备运行程序中以进行呈现；
所述判断所述运行程序的类型归属，具体为：
提取所述前端设备运行程序的身份识别码；
计算所述身份识别码的ASCII值；
判断所述ASCII值与预设的归属阈值范围的归属关系，其中，
若所述ASCII值位于第一阈值范围内，则判断所述运行程序为第一程序；
若所述ASCII值位于第二阈值范围内，则判断所述运行程序为第二程序；
所述根据不同的类型调整所述显卡的输出帧率以及编码器的输出码率，具体为：
识别到所述运行程序为所述第一程序时，控制所述显卡输出第一帧率，并调整编码器输出为第一码率；
识别到所述运行程序为所述第二程序时，控制所述显卡输出第二帧率，并调整编码器输出为第二码率；
比较所述第二码率与所述第一码率的大小，其中，
若所述第二码率高于所述第一码率，则发出报警提醒；
所述基于调整后的输出帧率与所述输出码率，重新发送所述关键数据组到所述前端设备运行程序中以进行呈现，具体为：
识别所述关键数据组，并添加发送识别标签；
基于所述第一帧率以及所述第一码率将所述关键数据组发出；
基于所述发送识别标签控制目标前端设备将所述关键数据组内容呈现到所述第一程序上；
所述方法还包括对所述第二帧率进行动态适配管理，具体为：
提取所述第二帧率的实时数值；
基于预存的大数据适配库进行匹配得到对应的适配方案；
基于得到的所述适配方案对所述云电脑的参数进行动态配置。
5.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中包括一种云电脑提升文字清晰度方法程序，所述云电脑提升文字清晰度方法程序被处理器执行时，实现如权利要求1至3中任一项所述的一种云电脑提升文字清晰度方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111247867.3A CN113703904B (zh) | 2021-10-26 | 2021-10-26 | 云电脑提升文字清晰度方法、***和可读存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111247867.3A CN113703904B (zh) | 2021-10-26 | 2021-10-26 | 云电脑提升文字清晰度方法、***和可读存储介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113703904A CN113703904A (zh) | 2021-11-26 |
| CN113703904B true CN113703904B (zh) | 2022-02-08 |
Family
ID=78646902
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202111247867.3A Active CN113703904B (zh) | 2021-10-26 | 2021-10-26 | 云电脑提升文字清晰度方法、***和可读存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113703904B (zh) |
Family Cites Families (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101316361A (zh) * | 2007-06-01 | 2008-12-03 | 上海迪维欧电子设备有限公司 | 低网络带宽下的高清晰数字图像传送的方法 |
| CN107659827A (zh) * | 2017-09-25 | 2018-02-02 | 北京小鱼易连科技有限公司 | 基于内容分析的桌面视频编码控制*** |
| CN107659828B (zh) * | 2017-10-30 | 2020-01-14 | Oppo广东移动通信有限公司 | 视频画质调整方法、装置、终端设备及存储介质 |
| CN108668129A (zh) * | 2018-03-14 | 2018-10-16 | 西安万像电子科技有限公司 | 一种编码方法及装置 |
-
2021
- 2021-10-26 CN CN202111247867.3A patent/CN113703904B/zh active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN113703904A (zh) | 2021-11-26 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111479112B (zh) | 一种视频编码方法、装置、设备和存储介质 | |
| CN107040816A (zh) | 一种客户端应用运行异常分析方法与装置 | |
| CN109284784A (zh) | 一种针对直播场景视频的内容审核模型训练方法及装置 | |
| CN112633313B (zh) | 一种网络终端的不良信息识别方法及局域网终端设备 | |
| EP2827597B1 (en) | Adaptive content delivery | |
| CN110135409B (zh) | 识别模型的优化方法和装置 | |
| CN112653898B (zh) | 用户形象生成方法、相关装置及计算机程序产品 | |
| CN112184739B (zh) | 一种图像检测方法、装置及计算机可读存储介质 | |
| CN112634254A (zh) | 绝缘子缺陷检测方法及相关装置 | |
| CN116033189B (zh) | 基于云边协同的直播互动视频分区智能控制方法和*** | |
| CN113703904B (zh) | 云电脑提升文字清晰度方法、***和可读存储介质 | |
| EP4087249A1 (en) | Character restoration method and apparatus, storage medium, and electronic device | |
| CN111954034B (zh) | 一种基于终端设备参数的视频编码方法及*** | |
| CN112488964A (zh) | 针对滑动列表的图像处理方法、相关装置、设备及介质 | |
| CN116563604A (zh) | 端到端目标检测模型训练、图像目标检测方法及相关设备 | |
| CN115810158A (zh) | 一种基于巡检机器人的实时机柜u位占用情况检测方法 | |
| CN114222181B (zh) | 一种图像处理方法、装置、设备及介质 | |
| CN111476273B (zh) | 图像处理方法及装置 | |
| CN113128421A (zh) | 学习状态检测方法、***、学习终端、服务器及电子设备 | |
| CN111404832B (zh) | 一种基于连续tcp链接的业务分类方法和装置 | |
| CN117194049B (zh) | 一种基于机器学习算法的云主机智能行为分析方法及*** | |
| CN116320613B (zh) | 一种基于多场景的音视频数据实时处理方法及*** | |
| CN113610065B (zh) | 笔迹识别方法和装置 | |
| CN113255807B (zh) | 人脸解析模型训练方法、电子设备及存储介质 | |
| CN115908070B (zh) | 一种基于云平台的线上学习管理方法及*** |
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 | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20240318 Address after: PO Box 2221, Wickham Sands II, Tortolarod City, British Virgin Islands Patentee after: Green Snow Co.,Ltd. Country or region after: Virgin Islands (British) Address before: Room 333, podium building, 36-1 Huzhou street, Gongshu District, Hangzhou City, Zhejiang Province, 310015 Patentee before: Hangzhou Zimo Network Technology Co.,Ltd. Country or region before: China |
|
| TR01 | Transfer of patent right |