视频插帧方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开一种视频插帧方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：获取待处理的目标视频；提取所述目标视频中的第一参考帧图和第二参考帧图，其中，所述第一参考帧图与所述第二参考帧图在时间轴上相邻；将所述第一参考帧图和第二参考帧图合并输入至预设的插帧模型中，其中，所述插帧模型为预先训练至收敛，用于根据所述第一参考帧图和第二参考帧图之间的运动向量对所述目标视频进行插帧处理的神经网络模型；读取所述插帧模型输出的升帧图像，并将所述升帧图像插入至所述第一参考帧图和第二参考帧图之间。运动向量的引入，能够使升帧图像的图像画面显示两张参考帧图之间的中间状态，使插帧结果更加自然，极大的提高了用户体验。体验。体验。

【技术实现步骤摘要】
视频插帧方法、装置、计算机设备及存储介质


[0001]本专利技术实施例涉及视频处理领域，尤其是一种视频插帧方法、装置、计算机设备及存储介质。

技术介绍

[0002]帧率是以帧称为单位的位图图像连续出现在显示器上的频率(速率)。帧率的多少直接影响到视频播放时的流畅度，帧率高的视频播放流畅度较好，反之，则越差，当帧率过低时视频播放就回出现卡顿现象。
[0003]本专利技术创造的专利技术人在研究中发现，在视频网络直播过程中，因用户网络状况多重多样，在不理想的情况下，需要降低传输视频的码率，而降低码率的方式包括：降低视频分辨率或者降低视频帧率，而现有技术中，为了保证视频画质往往对视频进行降帧处理，降低帧率则会降低视频流播放畅度，影响用户的观看体验。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供一种能够提升视频播放流畅度的视频插帧方法、装置、计算机设备及存储介质。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术创造的实施例采用的一个技术方案是：提供一种视频插帧方法，包括：
[0006]获取待处理的目标视频；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视频插帧方法，其特征在于，包括：获取待处理的目标视频；提取所述目标视频中的第一参考帧图和第二参考帧图，其中，所述第一参考帧图与所述第二参考帧图在时间轴上相邻；将所述第一参考帧图和第二参考帧图合并输入至预设的插帧模型中，其中，所述插帧模型为预先训练至收敛，用于根据所述第一参考帧图和第二参考帧图之间的运动向量对所述目标视频进行插帧处理的神经网络模型；读取所述插帧模型输出的升帧图像，并将所述升帧图像插入至所述第一参考帧图和第二参考帧图之间。2.根据权利要求1所述的视频插帧方法，其特征在于，所述图像标准为帧率阈值，所述获取待处理的目标视频包括：获取待播放视频的帧率数据；将所述帧率数据与所述帧率阈值进行比对；当所述帧率数据表征的帧率值小于所述帧率阈值，确定所述待播放视频为所述目标视频。3.根据权利要求1所述的视频插帧方法，其特征在于，所述插帧模型包括运动向量网络模型，所述将所述第一参考帧图和第二参考帧图合并输入至预设的插帧模型中包括：将所述第一参考帧图和第二参考帧图进行通道图像叠加后生成叠加图像，并将所述叠加图像输入至所述运动向量网络模型中，其中，所述运动向量网络模型为预先训练至收敛，用于提取图像之间运动向量的卷积神经网络模型；所述运动向量网络模型通过卷积层对所述叠加图像进行卷积池化处理，生成下采样特征；所述运动向量网络模型通过反卷积层对所述下采样特征进行插值处理，生成上采样特征；将所述下采样特征和所述上采样特征进行特征融合叠加生成所述运动向量。4.根据权利要求3所述的视频插帧方法，其特征在于，所述插帧模型包括帧合成网络模型，所述将所述第一参考帧图和第二参考帧图合并输入至预设的插帧模型中包括：对所述运动向量进行插值处理生成中间帧图；将所述运动向量、中间帧图、第一参考帧图和第二参考帧图合并输入至所述帧合成网络模型中，其中，所述帧合成网络模型为预先训练至收敛状态，用于对图像进行插值处理的卷积神经网络模型；所述帧合成网络模型对所述运动向量、中间帧图、第一参考帧图和第二参考帧图进行卷积处理，生成可见掩码图；所述帧合成网络模型对所述可见掩码图和所述运动向量进行插值处理，生成所述升帧图像。5.根据权利要求4所述的视频插帧方法，其特征在于，所述插帧模型的训练方法包括：对预先采集的样本视频进行帧化处理生成样本图集，其中，所述样本图集包括：第一训练帧图、第二训练帧图和样本帧图，所述样本帧图位于所述第一训练帧图和第二训练帧图表征的时间区间内；
将所述第一训练帧图和第二训...

【专利技术属性】
技术研发人员：戴长军，林绪虹，刘铭瑀，
申请(专利权)人：广州华多网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：