CN115412731A - 视频处理方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本公开实施例公开了一种视频处理方法、装置、设备及存储介质。包括：获取待发布视频对应的决策信息；根据所述决策信息确定软编码预估结果、硬编码预估结果及透传编码预估结果；将所述决策信息、所述软编预估结果、所述硬编预估结果及所述透传预估结果输入设定分类神经网络，获得目标编码方式；基于所述目标编码方式对所述待发布视频进行编码，并上传编码后的视频。本公开实施例提供的视频处理方法，基于决策信息、软编预估结果、硬编预估结果及透传预估结果确定目标编码方式，并采用目标编码方式对待发布视频进行编码，可以减少视频的发布时长，提高用户的体验。
Description
技术领域
本公开实施例涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种视频处理方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
随着智能终端的快速发展，视频制作已成为非常普遍的娱乐方式。用户在使用应用程序制作视频后，将视频上传至服务器(即发布出去)是一个非常关键的环节。对于用户来说，上传速度越快越好。但是用户的终端设备、网速状态及视频长度是客观的，为了缩短上传时长，会在客户端对视频做一些处理，以减小冗余大小。然而对视频的处理也会占用一定的时间，因此，如何在视频处理和上传时长做优化折中显得尤为重要。
发明内容
本公开提供一种视频处理方法、装置、设备及存储介质，以减少视频的发布时长，提高用户的体验。
第一方面，本公开实施例提供了一种视频处理方法，包括：
获取待发布视频对应的决策信息；
根据所述决策信息确定软编码预估结果、硬编码预估结果及透传编码预估结果；
将所述决策信息、所述软编预估结果、所述硬编预估结果及所述透传预估结果输入设定分类神经网络，获得目标编码方式；
基于所述目标编码方式对所述待发布视频进行编码，并上传编码后的视频。
第二方面，本公开实施例还提供了一种视频处理装置，包括：
决策信息获取模块，用于获取待发布视频对应的决策信息；
预估结果确定模块，用于根据所述决策信息确定软编码预估结果、硬编码预估结果及透传编码预估结果；
目标编码方式获取模块，用于将所述决策信息、所述软编预估结果、所述硬编预估结果及所述透传预估结果输入设定分类神经网络，获得目标编码方式；
视频编码模块，用于基于所述目标编码方式对所述待发布视频进行编码，并上传编码后的视频。
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：
一个或多个处理装置；
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装置执行，使得所述一个或多个处理装置实现如本公开实施例所述的视频处理方法。
第四方面，本公开实施例还提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理装置执行时实现如本公开实施例所述的视频处理方法。
本公开实施例公开了一种视频处理方法、装置、设备及存储介质。获取待发布视频对应的决策信息；根据决策信息确定软编码预估结果、硬编码预估结果及透传编码预估结果；将决策信息、软编预估结果、硬编预估结果及透传预估结果输入设定分类神经网络，获得目标编码方式；基于目标编码方式对待发布视频进行编码，并上传编码后的视频。本公开实施例提供的视频处理方法，基于决策信息、软编预估结果、硬编预估结果及透传预估结果确定目标编码方式，并采用目标编码方式对待发布视频进行编码，可以减少视频的发布时长，提高用户的体验。
附图说明
图1是本公开实施例中的一种视频处理方法的流程图；
图2是本公开实施例中的确定目标编码方式的原理图；
图3是本公开实施例中的一种视频处理装置的结构示意图；
图4是本公开实施例中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。
本公开实施例中，视频从制作到发布需要经过如下过程：准备拍摄—预览—录制—编辑—发布。
其中，准备拍摄可以理解为打开设定应用软件中的开始按钮(如“+”)。预览可以理解为在拍摄界面调整各个拍摄参数。录制可以理解为点击拍摄按钮开始录制。编辑可以理解为对视频做后期处理，如添加特性、添加背景音乐。发布可以理解为将视频上传至服务器。
本实施例中，发布的时长取上传时长和编码时长中的最大值。上传时长由上传网速和文件大小有效。其中，文件大小＝视频时长*码率。而视频时长和上传网速都是客观值。编码时长取决于编码方式，包括软编码、硬编码及透传。其中，透传可以理解为对视频只做脉冲编码调制(Pulse Code Modulation，PCM)音频编码，但是输出的码率很高。硬编码使用的是CPU、GPU等硬件编码，速度相对于软编码快，码率也比软编码高。软编码输出的码率最低，但是耗时更长。因此，本实施例中要在视频编码耗时和上传耗时间做最优选择。
图1为本公开实施例提供的一种视频处理方法的流程图，本实施例可适用于对待发布于服务器的视频进行处理的情况，该方法可以由视频处理装置来执行，该装置可由硬件和/或软件组成，并一般可集成在具有视频处理功能的设备中，该设备可以是服务器、移动终端或服务器集群等电子设备。如图1所示，该方法具体包括如下步骤：
步骤110，获取待发布视频对应的决策信息。
其中，决策信息可以包括：上传网速、硬编码性能特征、软编码性能特征、预编码时长及视频信息；其中，视频信息包括视频时长、视频是否使用特效、视频是否添加音乐、视频段数及视频获取方式。
其中，上传网速可以理解为客户端将数据上传至服务器的速度。硬编码性能特性可以理解为采用硬件形式对视频进行编码的能力，可以理解为每秒处理百万像素的能力。软编码性能特征可以立即理解为采用软件形式对视频进行编码的能力，可以理解为每秒处理百万像素的能力。预编码时长可以理解为采用软件方式对一定时长的待发布视频进行编码所需的时长。视频获取方式可以包括拍摄或者从网络上下载等。
具体的，获取待发布视频对应的上传网速的方式可以是：将设定大小的空白文件发送至多个服务器；将最快网速确定为上传网速，并将最快网速对应的服务器确定为目标服务器；或者，获取客户端的下行网速；根据下行网速确定上传网速。
对于一个应用程序，通常会部署多个服务器。本实施例中，将设定大小的空白文件同时发送至多个服务器，选择网速最快的服务器作为目标服务器，并将由客户端到目标服务器间的网速确定为最终的上传网速。
其中，下行网速可以理解为客户端下载数据的速度。本实施例中，可以将下行网速直接确定为上传网速。
具体的，获取待发布视频的硬编码性能特征的方式可以是：获取待发布视频所在终端设备在设定历史时段内采用硬编码方式处理设定像素级别图像的第一平均性能特征；将第一平均性能特征确定为硬编码性能特征。
其中，设定历史时段可以是最近一周、最近一个月或者最近半年等。设定像素级别可以是百万像素级别，即每秒处理百万像素的能力。硬编码性能特征可以由如下公式确定：硬编码性能特征＝avg(视频width*视频length*视频时长/编码时长/100万)，其中，avg()为取平均值，硬编码性能特征表示硬件每秒处理百万像素的能力。
具体的，获取待发布视频的软编码性能特征的方式可以是：获取待发布视频所在终端设备在设定历史时段内采用软编码方式处理设定像素级别图像的第二平均性能特征；将第二平均性能特征确定为软编码性能特征。
其中，设定历史时段可以是最近一周、最近一个月或者最近半年等。软编码性能特征可以由如下公式确定：软编码性能特征＝avg(视频width*视频length*视频时长/编码时长/100万)，其中，avg()为取平均值，软编码性能特征表示软件每秒处理百万像素的能力。
具体的，获取待发布视频的预编码时长的方式可以是：采用软编码方式对待发布时长的设定时间的数据进行编码；将编码完成所需的时长确定为预编码时长。
其中，设定时间可以是待发布视频的前1-5秒间的视频。本实施例中，采用软件编码的方式对待发布视频的前1-5秒的视频进行预编码，将预编码所需的时长确定为预编码时长。
步骤120，根据决策信息确定软编码预估结果、硬编码预估结果及透传编码预估结果。
其中，软编码预估结果可以包括软编码时长及软编码码率，可以由软编码性能特征、预编码时长和视频信息确定。硬编码预估结果可以包括硬编码时长，可以由硬编码性能特征和视频信息确定。透传编码预估结果可以包括透传编码时长，可以由视频时长确定。
具体的，根据决策信息确定软编码预估结果的过程可以是：将软编码性能特征、预编码时长和视频信息输入第一神经网络，获得软编码预估结果。
其中，第一神经网络可以是由2个深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)组成，每个DNN网络是由2个全连接层组成。
具体的，根据决策信息确定硬编码预估结果的方式可以是：将硬编码性能特征和视频信息输入第二神经网络，获得硬编码预估结果。
其中，第二神经网络可以由2个DNN网络组成，每个DNN网络是由2个全连接层组成。硬编码输出的码率为一个设定值。
具体的，根据决策信息确定透传编码预估结果的方式可以是：根据视频时长确定透传编码预估结果。
其中，根据视频时长确定透传编码预估结果可以按照如下公式计算：透传编码预估结果＝视频时长/3.562。
步骤130，将决策信息、软编预估结果、硬编预估结果及透传预估结果输入设定分类神经网络，获得目标编码方式。
其中，设定分类神经网络可以是一个三分类神经网络。目标编码方式可以包括软编码方式、硬编码方式和透传编码方式。设定分类神经网络可以由DNN网络组成，包含有3层全连接层组成，最后一个全连接层接一个逻辑回归(softmax)层。
示例性的，图2是本公开实施例中确定目标编码方式的原理图。如图2所示，对上传网速、硬编码性能特征、软编码性能特征、预编码时长及视频信息等决策信息首先进行特征分组，然后根据分组后的决策信息分别进行软编码预估、硬编码预估及透传编码预估，以获得软编码预估结果、硬编码预估结果及透传编码预估结果。最终将软编码预估结果、硬编码预估结果、透传编码预估结果及决策信息输入分类神经网络，获得目标编码方式。
步骤140，基于目标编码方式对待发布视频进行编码，并上传编码后的视频。
具体的，若目标编码方式为软编码方式，则将待发布视频利用软件编码方式编码为软编码对应的码率视频，然后根据该码率和视频时长确定文件大小，最后将该大小的文件按照上传网速上传至服务器。
若目标编码方式为硬编码方式，则将待发布视频利用硬件编码方式编码为固定码率视频，然后根据该固定码率和视频时长确定文件大小，最后将该大小的文件按照上传网速上传至服务器。
若目标编码方式为透传编码方式，则将待发布视频利用PCM编码方式进行编码获得一定码率的视频，然后根据该码率和视频时长确定文件大小，最后将该大小的文件按照上传网速上传至服务器。
本公开实施的技术方案，获取待发布视频对应的决策信息；根据决策信息确定软编码预估结果、硬编码预估结果及透传编码预估结果；将决策信息、软编预估结果、硬编预估结果及透传预估结果输入设定分类神经网络，获得目标编码方式；基于目标编码方式对待发布视频进行编码，并将编码后的视频上传至服务器。本公开实施例提供的视频处理方法，基于决策信息、软编预估结果、硬编预估结果及透传预估结果确定目标编码方式，并采用目标编码方式对待发布视频进行编码，可以减少视频的发布时长，提高用户的体验。
图3是本公开实施例公开的一种视频处理装置的结构示意图。如图3所示，该装置包括：
决策信息获取模块210，用于获取待发布视频对应的决策信息；
预估结果确定模块220，用于根据决策信息确定软编码预估结果、硬编码预估结果及透传编码预估结果；
目标编码方式获取模块230，用于将决策信息、软编预估结果、硬编预估结果及透传预估结果输入设定分类神经网络，获得目标编码方式；
视频编码模块240，用于基于目标编码方式对待发布视频进行编码，并上传编码后的视频。
可选的，决策信息包括：上传网速、硬编码性能特征、软编码性能特征、预编码时长及视频信息；其中，视频信息包括视频时长、视频是否使用特效、视频是否添加音乐、视频段数及视频获取方式。
可选的，决策信息获取模块210，还用于：
将设定大小的空白文件发送至多个服务器；
将最快网速确定为上传网速，并将最快网速对应的服务器确定为目标服务器；或者，
获取客户端的下行网速；
根据下行网速确定上传网速。
可选的，决策信息获取模块210，还用于：
获取待发布视频所在终端设备在设定历史时段内采用硬编码方式处理设定像素级别图像的第一平均性能特征；
将第一平均性能特征确定为硬编码性能特征。
可选的，决策信息获取模块210，还用于：
获取待发布视频所在终端设备在设定历史时段内采用软编码方式处理设定像素级别图像的第二平均性能特征；
将第二平均性能特征确定为软编码性能特征。
可选的，决策信息获取模块210，还用于：
采用软编码方式对待发布视频的设定时间的数据进行编码；
将编码完成所需的时长确定为预编码时长。
可选的，预估结果确定模块220，还用于：
将软编码性能特征、预编码时长和视频信息输入第一神经网络，获得软编码预估结果；其中，软编码预估结果包括软编码时长及软编码码率；
将硬编码性能特征和视频信息输入第二神经网络，获得硬编码预估结果；其中，硬编码预估结果包括硬编码时长；
根据视频时长确定透传编码预估结果；其中，透传编码预估结果包括透传编码时长。
上述装置可执行本公开前述所有实施例所提供的方法，具备执行上述方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本公开前述所有实施例所提供的方法。
下面参考图4，其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备300的结构示意图。本公开实施例中的电子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，或者各种形式的服务器，如独立服务器或者服务器集群。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，电子设备300可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)301，其可以根据存储在只读存储装置(ROM)302中的程序或者从存储装置305加载到随机访问存储装置(RAM)303中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 303中，还存储有电子设备300操作所需的各种程序和数据。处理装置301、ROM 302以及RAM 303通过总线304彼此相连。输入/输出(I/O)接口305也连接至总线304。
通常，以下装置可以连接至I/O接口305：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306；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置307；包括例如磁带、硬盘等的存储装置308；以及通信装置309。通信装置309可以允许电子设备300与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图4示出了具有各种装置的电子设备300，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词语的推荐方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置309从网络上被下载和安装，或者从存储装置305被安装，或者从ROM 302被安装。在该计算机程序被处理装置301执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。
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***、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***、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***、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：获取待发布视频对应的决策信息；根据所述决策信息确定软编码预估结果、硬编码预估结果及透传编码预估结果；将所述决策信息、所述软编预估结果、所述硬编预估结果及所述透传预估结果输入设定分类神经网络，获得目标编码方式；基于所述目标编码方式对所述待发布视频进行编码，并将编码后的视频上传至服务器。
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***、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***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***(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***、装置或设备使用或与指令执行***、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***、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。
根据本公开实施例的一个或多个实施例，本公开实施例公开了一种视频处理方法，包括：
获取待发布视频对应的决策信息；
根据所述决策信息确定软编码预估结果、硬编码预估结果及透传编码预估结果；
将所述决策信息、所述软编预估结果、所述硬编预估结果及所述透传预估结果输入设定分类神经网络，获得目标编码方式；
基于所述目标编码方式对所述待发布视频进行编码，并将编码后的视频上传至服务器。
进一步地，所述决策信息包括：上传网速、硬编码性能特征、软编码性能特征、预编码时长及视频信息；其中，视频信息包括视频时长、视频是否使用特效、视频段数及视频获取方式。
进一步地，获取待发布视频对应的上传网速，包括：
将设定大小的空白文件发送至多个服务器；
将最快网速确定为上传网速，并将最快网速对应的服务器确定为目标服务器；或者，
获取客户端的下行网速；
根据所述下行网速确定上传网速。
进一步地，获取待发布视频的硬编码性能特征，包括：
获取所述待发布视频所在终端设备在设定历史时段内采用硬编码方式处理设定像素级别图像的第一平均性能特征；
将所述第一平均性能特征确定为硬编码性能特征。
进一步地，获取待发布视频的软编码性能特征，包括：
获取所述待发布视频所在终端设备在设定历史时段内采用软编码方式处理设定像素级别图像的第二平均性能特征；
将所述第二平均性能特征确定为软编码性能特征。
进一步地，获取待发布视频的预编码时长，包括：
采用软编码方式对所述待发布视频的设定时间的数据进行编码；
将编码完成所需的时长确定为预编码时长。
进一步地，根据所述决策信息确定软编码预估结果、硬编码预估结果及透传编码预估结果，包括：
将所述软编码性能特征、预编码时长和所述视频信息输入第一神经网络，获得软编码预估结果；其中，所述软编码预估结果包括软编码时长及软编码码率；
将所述硬编码性能特征和所述视频信息输入第二神经网络，获得硬编码预估结果；其中，所述硬编码预估结果包括硬编码时长；
根据所述视频时长确定透传编码预估结果；其中，所述透传编码预估结果包括透传编码时长。
注意，上述仅为本公开的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本公开不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本公开的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本公开进行了较为详细的说明，但是本公开不仅仅限于以上实施例，在不脱离本公开构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本公开的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (10)
1.一种视频处理方法，其特征在于，包括：
获取待发布视频对应的决策信息；
根据所述决策信息确定软编码预估结果、硬编码预估结果及透传编码预估结果；
将所述决策信息、所述软编预估结果、所述硬编预估结果及所述透传预估结果输入设定分类神经网络，获得目标编码方式；
基于所述目标编码方式对所述待发布视频进行编码，并上传编码后的视频。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述决策信息包括：上传网速、硬编码性能特征、软编码性能特征、预编码时长及视频信息；其中，视频信息包括视频时长、视频是否使用特效、视频是否添加音乐、视频段数及视频获取方式。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取待发布视频对应的上传网速，包括：
将设定大小的空白文件发送至多个服务器；
将最快网速确定为上传网速，并将最快网速对应的服务器确定为目标服务器；或者，
获取客户端的下行网速；
根据所述下行网速确定上传网速。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取待发布视频的硬编码性能特征，包括：
获取所述待发布视频所在终端设备在设定历史时段内采用硬编码方式处理设定像素级别图像的第一平均性能特征；
将所述第一平均性能特征确定为硬编码性能特征。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取待发布视频的软编码性能特征，包括：
获取所述待发布视频所在终端设备在设定历史时段内采用软编码方式处理设定像素级别图像的第二平均性能特征；
将所述第二平均性能特征确定为软编码性能特征。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取待发布视频的预编码时长，包括：
采用软编码方式对所述待发布视频的设定时间的数据进行编码；
将编码完成所需的时长确定为预编码时长。
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述决策信息确定软编码预估结果、硬编码预估结果及透传编码预估结果，包括：
将所述软编码性能特征、预编码时长和所述视频信息输入第一神经网络，获得软编码预估结果；其中，所述软编码预估结果包括软编码时长及软编码码率；
将所述硬编码性能特征和所述视频信息输入第二神经网络，获得硬编码预估结果；其中，所述硬编码预估结果包括硬编码时长；
根据所述视频时长确定透传编码预估结果；其中，所述透传编码预估结果包括透传编码时长。
8.一种视频处理装置，其特征在于，包括：
决策信息获取模块，用于获取待发布视频对应的决策信息；
预估结果确定模块，用于根据所述决策信息确定软编码预估结果、硬编码预估结果及透传编码预估结果；
目标编码方式获取模块，用于将所述决策信息、所述软编预估结果、所述硬编预估结果及所述透传预估结果输入设定分类神经网络，获得目标编码方式；
视频编码模块，用于基于所述目标编码方式对所述待发布视频进行编码，并上传编码后的视频。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
一个或多个处理装置；
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装置执行，使得所述一个或多个处理装置实现如权利要求1-7中任一所述的视频处理方法。
10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理装置执行时实现如权利要求1-7中任一所述的视频处理方法。
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