基于深度学习和云计算服务的数据编码方法及大数据平台技术

本发明专利技术实施例提供一种基于深度学习和云计算服务的数据编码方法及大数据平台，通过提取互动服务元素信息中每个互动服务元素相对于目标在线视频服务终端的预设视频捕获响应控件，从而确定互动视频流信息对应的数据编码控制深度学习模型并分别关联到对应的互动服务元素的视频编码插件中，在需要互动时向目标在线视频服务终端请求建立视频服务互动终端与目标视频分享终端之间的视频互动信道，并通过对应的数据编码控制深度学习模型对在线互动视频信息进行数据编码控制。如此，能够更有针对性地对在线视频服务终端进行不同互动服务元素在视频互动信道过程中的数据编码控制，实现了以互动服务元素为数据编码控制对象的针对性控制，提高实时互动效果。

【技术实现步骤摘要】
基于深度学习和云计算服务的数据编码方法及大数据平台
本专利技术涉及音视频处理
，具体而言，涉及一种基于深度学习和云计算服务的数据编码方法及大数据平台。
技术介绍
目前，随着互联网高速通信技术的演进，在线视频服务终端广泛应用于各大自媒体在线互动中心，在视频互动的过程中，也给视频编码技术带来了极大的挑战，传统方案并没有考虑到在视频互动服务中不同互动服务元素（例如互动人物和互动背景）的差异，导致实际编码效果达不到预期实时的互动效果。因此，如何对在线视频服务终端，更有针对性地进行不同互动服务元素在视频互动过程中的数据编码控制，是本领域亟待解决的技术问题。
技术实现思路
为了至少克服现有技术中的上述不足，本专利技术的目的在于提供一种基于深度学习和云计算服务的数据编码方法及大数据平台，能够更有针对性地对在线视频服务终端进行不同互动服务元素在视频互动信道过程中的数据编码控制，实现了以互动服务元素为数据编码控制对象的针对性控制，从而提高实时互动效果。第一方面，本专利技术提供一种基于深度学习和云计算服务的数据编码方法，应用于大数据平台，所述大数据平台与多个在线视频服务终端通信连接，并与用于在每个在线视频服务终端进行视频服务互动的视频服务互动终端通信连接，所述方法包括：获取所述视频服务互动终端发送的针对目标在线视频服务终端的建立的视频互动服务进程，并从所述视频互动服务进程中获取对应的互动服务元素信息和互动视频流信息；提取所述互动服务元素信息中每个互动服务元素相对于所述目标在线视频服务终端的预设视频捕获响应控件，根据所述预设视频捕获响应控件确定所述互动视频流信息对应的数据编码控制深度学习模型，并将每个数据编码控制深度学习模型分别关联到对应的互动服务元素的视频编码插件中后，向所述目标在线视频服务终端下发所述视频服务互动终端的视频编码配置信息并使所述目标在线视频服务终端将所述视频服务互动终端的视频编码配置信息记录到视频服务互动列表所对应的编码协同终端列表中，所述视频服务互动列表包括多个可供所述视频服务互动终端进行编码协同的视频分享终端；当接收到所述视频服务互动终端发送的针对所述目标在线视频服务终端所对应的目标互动服务元素的视频互动服务请求时，向所述目标在线视频服务终端请求建立所述视频服务互动终端与所述视频互动服务请求对应的目标视频分享终端之间的视频互动信道，并通过所述目标互动服务元素的视频编码插件中的数据编码控制深度学习模型对所述视频互动信道中的在线互动视频信息进行数据编码控制。在第一方面的一种可能的实现方式中，所述获取所述视频服务互动终端发送的针对目标在线视频服务终端的建立的视频互动服务进程，并从所述视频互动服务进程中获取对应的互动服务元素信息和互动视频流信息的步骤，包括：向所述视频服务互动终端发送所述视频服务互动终端请求的目标订阅业务内的在线视频服务终端列表；获取所述视频服务互动终端从所述在线视频服务终端列表中确定的目标在线视频服务终端，并向所述视频服务互动终端发送所述目标在线视频服务终端的互动服务元素选择列表和互动视频流信息选择列表；获取所述视频服务互动终端从所述互动服务元素选择列表和互动视频流信息选择列表进行选择操作后发起的视频互动服务进程，并从所述视频互动服务进程中获取对应的互动服务元素信息和互动视频流信息。在第一方面的一种可能的实现方式中，所述提取所述互动服务元素信息中每个互动服务元素相对于所述目标在线视频服务终端的预设视频捕获响应控件，根据所述预设视频捕获响应控件确定所述互动视频流信息对应的数据编码控制深度学习模型的步骤，包括：从预先设置的所述目标在线视频服务终端的视频捕获响应控件库中提取所述互动服务元素信息中每个互动服务元素相对于所述目标在线视频服务终端的预设视频捕获响应控件；根据所述预设视频捕获响应控件确定所述互动视频流信息在视频渲染线程控件中的宏块编码模式；根据所述宏块编码模式和所述视频渲染线程控件中每个视频渲染线程节点的帧内预测方向，确定所述互动视频流信息对应的数据编码控制深度学习模型。在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据所述宏块编码模式和所述视频渲染线程控件中每个视频渲染线程节点的帧内预测方向，确定所述互动视频流信息对应的数据编码控制深度学习模型的步骤，包括：获取所述视频渲染线程控件中每个视频渲染线程节点预先关联的互动服务元素信息，并判断所述每个视频渲染线程节点预先关联的互动服务元素信息中是否包括与所述宏块编码模式的宏块编码策略匹配的互动业务表项分量；当所述每个视频渲染线程节点预先关联的互动服务元素信息中不包括与所述宏块编码模式的宏块编码策略匹配的互动业务表项分量时，将包括与所述宏块编码模式的宏块编码策略匹配的多个互动服务元素信息确定为多个目标互动服务元素信息；获取所述多个目标互动服务元素信息中的每个目标互动服务元素信息的帧内预测方向，并按所述每个目标互动服务元素信息的帧内预测方向的方向排列情况，将所述多个目标互动服务元素信息顺次拼接，确定更新后的互动服务元素列表；根据所述更新后的互动服务元素列表和所述宏块编码模式确定所述互动服务元素信息在所述视频渲染线程控件中的目标数据编码控制深度学习模型。在第一方面的一种可能的实现方式中，所述获取所述视频渲染线程控件中每个视频渲染线程节点预先关联的互动服务元素信息，并判断所述每个视频渲染线程节点预先关联的互动服务元素信息中是否包括与所述宏块编码模式的宏块编码策略匹配的互动业务表项分量的步骤，包括：获取所述视频渲染线程控件中每个视频渲染线程节点预先关联的互动服务元素信息，并获取所述每个视频渲染线程节点预先关联的互动服务元素信息中存在至少一个设定视频帧参考关系的视频帧参考关系数据；将存在设定视频帧参考关系的视频帧参考关系数据按照不同的设定视频帧参考关系进行聚类，得到多个第一视频帧参考关系聚类，所述第一视频帧参考关系聚类为包含同一设定视频帧参考关系的视频帧参考关系数据的聚类列表，每个第一视频帧参考关系聚类对应的设定视频帧参考关系不同；根据所述宏块编码模式的宏块编码策略确定每个所述第一视频帧参考关系聚类的视频帧参考关系数据中存在的目标视频帧参考关系数据特征，得到多个第二视频帧参考关系聚类；判断所述多个第二视频帧参考关系聚类中的每个设定视频帧参考关系的宏块编码模式是否覆盖所述宏块编码模式；如果所述多个第二视频帧参考关系聚类中的每个设定视频帧参考关系的宏块编码模式覆盖所述宏块编码模式，则判定所述每个视频渲染线程节点预先关联的互动服务元素信息中包括与所述宏块编码模式的宏块编码策略匹配的互动业务表项分量；如果所述多个第二视频帧参考关系聚类中的每个设定视频帧参考关系的宏块编码模式不大于所述宏块编码模式，则判定所述每个视频渲染线程节点预先关联的互动服务元素信息中不包括与所述宏块编码模式的宏块编码策略匹配的互动业务表项分量。在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据所述更新后的互动服务元素列表和所述宏块编码模式确定所述本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于深度学习和云计算服务的数据编码方法，其特征在于，应用于大数据平台，所述大数据平台与多个在线视频服务终端通信连接，并与用于在每个在线视频服务终端进行视频服务互动的视频服务互动终端通信连接，所述方法包括：/n获取所述视频服务互动终端发送的针对目标在线视频服务终端的建立的视频互动服务进程，并从所述视频互动服务进程中获取对应的互动服务元素信息和互动视频流信息；/n提取所述互动服务元素信息中每个互动服务元素相对于所述目标在线视频服务终端的预设视频捕获响应控件，根据所述预设视频捕获响应控件确定所述互动视频流信息对应的数据编码控制深度学习模型，并将每个数据编码控制深度学习模型分别关联到对应的互动服务元素的视频编码插件中后，向所述目标在线视频服务终端下发所述视频服务互动终端的视频编码配置信息并使所述目标在线视频服务终端将所述视频服务互动终端的视频编码配置信息记录到视频服务互动列表所对应的编码协同终端列表中，所述视频服务互动列表包括多个可供所述视频服务互动终端进行编码协同的视频分享终端；/n当接收到所述视频服务互动终端发送的针对所述目标在线视频服务终端所对应的目标互动服务元素的视频互动服务请求时，向所述目标在线视频服务终端请求建立所述视频服务互动终端与所述视频互动服务请求对应的目标视频分享终端之间的视频互动信道，并通过所述目标互动服务元素的视频编码插件中的数据编码控制深度学习模型对所述视频互动信道中的在线互动视频信息进行数据编码控制。/n...

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习和云计算服务的数据编码方法，其特征在于，应用于大数据平台，所述大数据平台与多个在线视频服务终端通信连接，并与用于在每个在线视频服务终端进行视频服务互动的视频服务互动终端通信连接，所述方法包括：
获取所述视频服务互动终端发送的针对目标在线视频服务终端的建立的视频互动服务进程，并从所述视频互动服务进程中获取对应的互动服务元素信息和互动视频流信息；
提取所述互动服务元素信息中每个互动服务元素相对于所述目标在线视频服务终端的预设视频捕获响应控件，根据所述预设视频捕获响应控件确定所述互动视频流信息对应的数据编码控制深度学习模型，并将每个数据编码控制深度学习模型分别关联到对应的互动服务元素的视频编码插件中后，向所述目标在线视频服务终端下发所述视频服务互动终端的视频编码配置信息并使所述目标在线视频服务终端将所述视频服务互动终端的视频编码配置信息记录到视频服务互动列表所对应的编码协同终端列表中，所述视频服务互动列表包括多个可供所述视频服务互动终端进行编码协同的视频分享终端；
当接收到所述视频服务互动终端发送的针对所述目标在线视频服务终端所对应的目标互动服务元素的视频互动服务请求时，向所述目标在线视频服务终端请求建立所述视频服务互动终端与所述视频互动服务请求对应的目标视频分享终端之间的视频互动信道，并通过所述目标互动服务元素的视频编码插件中的数据编码控制深度学习模型对所述视频互动信道中的在线互动视频信息进行数据编码控制。


2.根据权利要求1所述的基于深度学习和云计算服务的数据编码方法，其特征在于，所述获取所述视频服务互动终端发送的针对目标在线视频服务终端的建立的视频互动服务进程，并从所述视频互动服务进程中获取对应的互动服务元素信息和互动视频流信息的步骤，包括：
向所述视频服务互动终端发送所述视频服务互动终端请求的目标订阅业务内的在线视频服务终端列表；
获取所述视频服务互动终端从所述在线视频服务终端列表中确定的目标在线视频服务终端，并向所述视频服务互动终端发送所述目标在线视频服务终端的互动服务元素选择列表和互动视频流信息选择列表；
获取所述视频服务互动终端从所述互动服务元素选择列表和互动视频流信息选择列表进行选择操作后发起的视频互动服务进程，并从所述视频互动服务进程中获取对应的互动服务元素信息和互动视频流信息。


3.根据权利要求1所述的基于深度学习和云计算服务的数据编码方法，其特征在于，所述提取所述互动服务元素信息中每个互动服务元素相对于所述目标在线视频服务终端的预设视频捕获响应控件，根据所述预设视频捕获响应控件确定所述互动视频流信息对应的数据编码控制深度学习模型的步骤，包括：
从预先设置的所述目标在线视频服务终端的视频捕获响应控件库中提取所述互动服务元素信息中每个互动服务元素相对于所述目标在线视频服务终端的预设视频捕获响应控件；
根据所述预设视频捕获响应控件确定所述互动视频流信息在视频渲染线程控件中的宏块编码模式；
根据所述宏块编码模式和所述视频渲染线程控件中每个视频渲染线程节点的帧内预测方向，确定所述互动视频流信息对应的数据编码控制深度学习模型。


4.根据权利要求3所述的基于深度学习和云计算服务的数据编码方法，其特征在于，所述根据所述宏块编码模式和所述视频渲染线程控件中每个视频渲染线程节点的帧内预测方向，确定所述互动视频流信息对应的数据编码控制深度学习模型的步骤，包括：
获取所述视频渲染线程控件中每个视频渲染线程节点预先关联的互动服务元素信息，并判断所述每个视频渲染线程节点预先关联的互动服务元素信息中是否包括与所述宏块编码模式的宏块编码策略匹配的互动业务表项分量；
当所述每个视频渲染线程节点预先关联的互动服务元素信息中不包括与所述宏块编码模式的宏块编码策略匹配的互动业务表项分量时，将包括与所述宏块编码模式的宏块编码策略匹配的多个互动服务元素信息确定为多个目标互动服务元素信息，其中，所述宏块编码策略包括宏块的划分尺寸、宏块的参考帧序号和宏块的运动向量；
获取所述多个目标互动服务元素信息中的每个目标互动服务元素信息的帧内预测方向，并按所述每个目标互动服务元素信息的帧内预测方向的方向排列情况，将所述多个目标互动服务元素信息顺次拼接，确定更新后的互动服务元素列表；
根据所述更新后的互动服务元素列表和所述宏块编码模式确定所述互动服务元素信息在所述视频渲染线程控件中的目标数据编码控制深度学习模型。


5.根据权利要求4所述的基于深度学习和云计算服务的数据编码方法，其特征在于，所述获取所述视频渲染线程控件中每个视频渲染线程节点预先关联的互动服务元素信息，并判断所述每个视频渲染线程节点预先关联的互动服务元素信息中是否包括与所述宏块编码模式的宏块编码策略匹配的互动业务表项分量的步骤，包括：
获取所述视频渲染线程控件中每个视频渲染线程节点预先关联的互动服务元素信息，并获取所述每个视频渲染线程节点预先关联的互动服务元素信息中存在至少一个设定视频帧参考关系的视频帧参考关系数据；
将存在设定视频帧参考关系的视频帧参考关系数据按照不同的设定视频帧参考关系进行聚类，得到多个第一视频帧参考关系聚类，所述第一视频帧参考关系聚类为包含同一设定视频帧参考关系的视频帧参考关系数据的聚类列表，每个第一视频帧参考关系聚类对应的设定视频帧参考关系不同；
根据所述宏块编码模式的宏块编码策略确定每个所述第一视频帧参考关系聚类的视频帧参考关系数据中存在的目标视频帧参考关系数据特征，得到多个第二视频帧参考关系聚类；
判断所述多个第二视频帧参考关系聚类中的每个设定视频帧参考关系的宏块编码模式是否覆盖所述宏块编码模式；
如果所述多个第二视频帧参考关系聚类中的每个设定视频帧参考关系的宏块编码模式覆盖所述宏块编码模式，则判定所述每个视频渲染线程节点预先关联的互动服务元素信息中包括与所述宏块编码模式的宏块编码策略匹配的互动业务表项分量；
如果所述多个第二视频帧参考关系聚类中的每个设定视频帧参考关系的宏块编码模式不大于所述宏块编码模式，则判定所述每个视频渲染线程节点预先关联的互动服务元素信息中不包括与所述宏块编码模式的宏块编码策略匹配的互动业务表项分量。


6.根据权利要求4所述的基于深度学习和云计算服务的数据编码方法，其特征在于，所述根据所述更新后的互动服务元素列表和所述宏块编码模式确定所述互动服务元素信息在所述视频渲染线程控件中的目标数据编码控制深度学习模型的步骤，包括：
根据所述更新后的互动服务元素列表和所述宏块编码模式确定在所述目标在线视频服务终端对应的预设互动标签区间的互动服务元素信息；
根据所述在线视频服务终端在预设互动标签区间的互动服务元素信息，确定所述互动服务元素信息在所述视频渲染线程控件中的目标数据编码控制深度学习模型。

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【专利技术属性】
技术研发人员：赵蒙，
申请(专利权)人：赵蒙，
类型：发明
国别省市：云南;53