基于人工智能影像学习平台的视频点播服务系统技术方案

本发明专利技术涉及基于人工智能影像学习平台的视频点播服务系统。更具体地，本发明专利技术涉及视频点播服务系统，根据基于人工智能的超分辨率卷积神经网络执行影像学习，来从高画质的视频点播文件计算对高画质的恢复所需要的权值，随后能够利用与相应视频点播文件相对应的权值将低画质视频点播文件恢复为高画质视频点播文件。

Video on demand service system based on artificial intelligence image learning platform

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】基于人工智能影像学习平台的视频点播服务系统
本专利技术涉及基于人工智能(AI)影像学习平台的视频点播(VOD)服务系统。更具体地，本专利技术涉及根据基于人工智能的超分辨率卷积神经网络(SRCNN)执行影像学习，来从高画质的视频点播文件计算对高画质恢复需要的权值(Weight)，随后可利用与相应视频点播文件相对应的权值将低画质视频点播文件恢复为高画质视频点播文件的视频点播服务系统。
技术介绍
在全世界上智能设备的普及率越来越增加。尤其，韩国国内的智能手机普及率为91％，为全球56个国家中的第一，通过移动设备的视频收视人口也持续增加，在韩国内的情况下，与2016年的58％相比，2017年移动影像的流量增加了74％以上。最近几年，就人工智能技术而言，活跃地开发、研究在移动设备中的利用方法。尤其，以2015年为基点，具有可利用人工智能技术的飞跃的移动设备性能发展。在谷歌(Google)、脸书(Facebook)、苹果(Apple)、微软(MS)等全球性大企业公开的人工智能开放源码(AIOpenSource)中，还开始支援移动设备，并可实现在移动设备中利用人工智能。另一方面，现有视频点播服务为了根据用户环境提供适应型(Adaptive)成流，需要准备多个按比特率(Bitrate)的影像(270p、360p、480p、720p、1080p等)和按浏览器的图像格式。由此，在提供视频点播服务的内容运营方立场上发生编码成本和流量成本，这还导致用户的费用支付。当前，从移动视频点播视视者的角度来看，越来越变大的视频大小作为通信费用的负担起到作用，来使收视者感到负担，从而不能产生提供高画质视频点播服务的运营方的收益。由此，需要用于减少用户体感到的通信容量的负担且利用高画质视频点播文件提供影像的方案。另一方面，作为与视频的分辨率提高相关的现有技术有韩国公开专利公报10-2014-0081481(利用块单位的影像匹配的超分辨率影像恢复方法及装置)号。
技术实现思路
技术问题本专利技术的目的在于，开发利用将低分辨率影像恢复为高分辨率的人工智能学习算法，低分辨率影像文件可实现多平台、在多浏览器中高分辨率影像的播放的人工智能视频点播播放器，且开发用于支援其的移动视频点播文件人工智能(AI)学习平台。解决问题的方案本专利技术实施例的基于人工智能影像学习平台的视频点播服务系统可包括：第一服务器，用于存储视频点播文件，并根据来自用户设备的请求提供上述视频点播文件的传送服务；第二服务器，从上述第一服务器接收视频点播文件，来执行与个别视频点播文件相关的人工智能影像学习，利用上述人工智能影像学习的结果来计算与个别视频点播文件相对应的权值，与用户设备中发生的视频点播传送请求对应地向用户设备传送与所请求的视频点播文件相对应的权值；数据库，用于存储通过上述第二服务器学习的视频点播文件的标示符及利用上述视频点播文件的人工智能影像学习的结果计算出的权值；以及用户设备，向上述第一服务器请求影像文件传送，并从上述第一服务器接收影像文件，从第二服务器接收与请求传送的影像文件相对应的权值，来运行适用上述权值的影像文件。专利技术的效果本专利技术具有移动视频点播收视者能够以比现有少的通信费用享受影像的效果。利用较短的时间的通信可播放高分辨率的影像，因而在网络基础设施恶劣的海外，也可播放高画质影像。本专利技术实施例的人工智能学习平台和高分辨率影像播放技术可适用于多种商务模型，由此，在交互式网络电视(IPTV)、视频点播、闭路电视(CCTV)等影像相关的多种产业领域中可接收高分辨率的影像。本专利技术通过对影像播放技术进行高度化，来从对预先学习的特定领域进行特化的人工智能影像处理服务可使用于全部产业领域的人工智能学习平台。附图说明图1及图2为示出本专利技术实施例的视频点播服务系统的结构的图。图3为示出本专利技术实施例的第二服务器的结构的框图。图4为示出本专利技术实施例的人工智能影像学习动作的顺序的流程图。图5为示出根据本专利技术的实施例由第二服务器用于执行分辨率恢复的动作的顺序的流程图。具体实施方式本专利技术可实施多种变更，并可具有多种实施例，在附图中例示特定实施例并进行详细说明。但是，这并不意味着本专利技术限定于特定实施例，应理解为包含于本专利技术的思想及技术范围内的所有变更、等同技术方案及代替技术方案。在说明附图中，对类似的附图标记使用类似的结构要素。若表示一结构要素与其他结构要素“相连接”、“相接触”，则可直接与其他结构要素相连接、相接触，但应理解为还可在中间包括其他结构要素。另一方面，若一结构要素与其他结构要素“直接连接”或“直接相接触”，则应理解为中间不存在其他结构要素。在本申请中使用的术语只是为了说明特定的实施例而使用，并不是限定本专利技术。只要未在文脉上明确表示其他含义，单数的表达就可包括复数的表达。在本申请中，“包括”、“具有”等的术语应理解为用于指定说明书中所记载的特征、数字、步骤、动作、结构要素、部件或它们的组合的存在，而并不预先排除1个或1个以上的其他特征或数字、步骤、动作、结构要素、部件或它们的组合的存在或附加可能性。图1及图2为示出本专利技术实施例的视频点播服务系统的结构的图。参照图1进行说明，本专利技术实施例的视频点播服务系统可包括第一服务器100、第二服务器200与第二服务器联动的数据库220，基于上述结构要素可执行人工智能影像学习。此时，上述人工智能影像学习可意味着基于作为深度学习学习算法的超分辨率卷积神经网络的高分辨率图像恢复技术，对从低分辨率影像恢复为高分辨率影像所需要的权值(加权值参数)的动作。首先，第一服务器100可意味着提供视频点播的服务器。在上述附图中未示出第一服务器100，但是可包括用于存储视频点播文件的额外的数据库，第一服务器100可向用户设备侧传送存储于相应数据库的视频点播文件。上述第二服务器200可意味着根据本专利技术的实施例执行人工智能影像学习的服务器。此时，上述第二服务器200对于已上载于第一服务器100的视频点播文件执行人工智能影像学习。并且，上述第二服务器200将利用执行人工智能影像学习的结果生成的权值可单独存储与与第二服务器联动的数据库220，此时所生成的权值可与对相应视频点播文件的标示符一同存储。由此，若随后第一服务器100接收特定视频点播文件的传送(例，成流)请求，则向第二服务器200传递相应视频点播的标示符信息，第二服务器200可通过检测与相应标示符相对应的权值并向用户设备侧提供。此时，第二服务器200可设定为当执行人工智能影像学习时，计算出的权值的容量为预先设定的大小以下(例，10Mb以下)。参照图1的第二服务器200的右侧，简要示出在第二服务器200中执行的人工智能影像学习的动作的例示。对第二服务器200执行的人工智能影像学习进行简单说明如下。本专利技术实施例的第二服务器200执行的人工智能影像学习为可利用深度学习算法(例，利用超分辨率卷积神经网络(SuperRes本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于人工智能影像学习平台的视频点播服务系统，用于提供视频点播服务，其特征在于，/n第一服务器，用于存储视频点播文件，并根据来自用户设备的请求提供上述视频点播文件的传送服务；/n第二服务器，从上述第一服务器接收视频点播文件，来执行与个别视频点播文件相关的人工智能影像学习，利用上述人工智能影像学习的结果来计算与个别视频点播文件相对应的权值，与用户设备中发生的视频点播传送请求对应地向用户设备传送与所请求的视频点播文件相对应的权值；/n数据库，用于存储通过上述第二服务器学习的视频点播文件的标示符及利用上述视频点播文件的人工智能影像学习的结果计算出的权值；以及/n用户设备，向上述第一服务器请求影像文件传送，并从上述第一服务器接收影像文件，从第二服务器接收与请求传送的影像文件相对应的权值，来运行适用上述权值的影像文件。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20180521 KR 1020180057904;20180521 KR 1020180057901.一种基于人工智能影像学习平台的视频点播服务系统，用于提供视频点播服务，其特征在于，
第一服务器，用于存储视频点播文件，并根据来自用户设备的请求提供上述视频点播文件的传送服务；
第二服务器，从上述第一服务器接收视频点播文件，来执行与个别视频点播文件相关的人工智能影像学习，利用上述人工智能影像学习的结果来计算与个别视频点播文件相对应的权值，与用户设备中发生的视频点播传送请求对应地向用户设备传送与所请求的视频点播文件相对应的权值；
数据库，用于存储通过上述第二服务器学习的视频点播文件的标示符及利用上述视频点播文件的人工智能影像学习的结果计算出的权值；以及
用户设备，向上述第一服务器请求影像文件传送，并从上述第一服务器接收影像文件，从第二服务器接收与请求传送的影像文件相对应的权值，来运行适用上述权值的影像文件。


2.根据权利要求1所述的基于人工智能影像学习平台的视频点播服务系统，其特征在于，上述人工智能影像学习为基于超分辨率卷积神经网络技术的学习动作。


3.根据权利要求1所述的基于人工智能影像学习平台的视频点播服务系统，其特征在于，上述第二服务器以所计算的上述权值的容量为10MB以下的方式设定。


4.根据权利要求1所述的基于人工智能影像学习平台的视频点播服务系统，其特征在于，
上述第二服务器从上述第一服务器获得任意影像文件，并对包括特定对象的图像区域进行采样，来执行人工智能影像学习，将从包括上述特定对象的图像区域计算出的权值单独指定为对象图像用权值来存储，
在用户选择对象中心分辨率恢复的情况下，向用户设备提供上述对象图像用权值。


5...

【专利技术属性】
技术研发人员：张京翼，
申请(专利权)人：GDF实验室株式会社，
类型：发明
国别省市：韩国;KR