本发明专利技术公开了一种基于云端控制的图像编码方法、装置及设备，涉及图像处理技术领域，其中，所述方法包括：获取至少两张原始图像；将所述至少两张原始图像进行压缩，得到至少两个初始压缩文件；将所述至少两个初始压缩文件发送到云端设备，以使所述云端设备接收所述至少两个初始压缩文件；分别对所述至少两个初始压缩文件进行解压，得到至少两张初始图像；对所述至少两张初始图像进行拼接，得到拼接后的全景图像；对所述全景图像进行语义分析，得到所述全景相机的预测信息；将所述预测信息反馈到全景相机端；接收所述预测信息；根据所述预测信息分别对所述至少两张原始图像进行编码。通过上述方式，本发明专利技术减少了全景相机的资源消耗。本发明专利技术减少了全景相机的资源消耗。本发明专利技术减少了全景相机的资源消耗。
【技术实现步骤摘要】
一种基于云端控制的图像编码方法、装置及设备
[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体涉及一种基于云端控制的图像编码方法、装置及设备。
技术介绍
[0002]全景相机是通过多个镜头、传感器系统以及图像拼接实现的拍摄技术，可生成全景图像。
[0003]但全景相机在图像或视频进行拼接的过程中，特征点提取、特征点匹配等过程需要大量的计算开销，比较耗费资源，且拼接后的图像在传输过程中，也需要大量的能量。这对景区使用依赖电池供电的全景相机而言意味着更快的电池消耗，会恶化单次充电服务时长。
[0004]而现有的解决方法通常是对每个传感器获得视频数据使用视频压缩算法，并发送至云端服务器进行编码，而这种编码方法虽然能够大大减少数据传输的通信带宽开销，但是视频压缩算法需要额外的计算开销，同样会降低电池使用寿命和传输时延。
[0005]基于此，如何通过使用一种基于云端控制的图像编码方法来减少全景相机的资源消耗是本领域人员亟待解决的问题。
技术实现思路
[0006]为解决上述问题，提出了本专利技术实施例的基于云端控制的图像编码方法、装置及设备。
[0007]根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种基于云端控制的图像编码方法，应用于全景相机端，所述方法包括：
[0008]获取至少两张原始图像；
[0009]将所述至少两张原始图像进行压缩，得到至少两个初始压缩文件；
[0010]将所述至少两个初始压缩文件发送到云端设备，以使所述云端设备接收所述至少两个初始压缩文件；分别对所述至少两个初始压缩文件进行解压，得到至少两张初始图像；对所述至少两张初始图像进行拼接，得到拼接后的全景图像；对所述全景图像进行语义分析，得到所述全景相机的预测信息；将所述预测信息反馈到全景相机端；
[0011]接收所述预测信息；
[0012]根据所述预测信息分别对所述至少两张原始图像进行编码。
[0013]可选的，获取至少两张原始图像，包括：
[0014]通过至少两个图像传感器获取至少两张原始图像，其中，每个图像传感器至少获得一张原始图像。
[0015]可选的，所述预测信息包括至少两个子预测信息，其中，每张初始图像均对应一个子预测信息，所述子预测信息至少包括以下两种：
[0016]运动矢量和预测残差。
[0017]可选的，根据所述预测信息分别对所述至少两张原始图像进行编码，包括：
[0018]根据所述预测信息分别对所述至少两张原始图像进行编码操作；
[0019]针对任意一张原始图像，所述编码操作包括：
[0020]若该原始图像的子预测信息符合预设条件，则对该原始图像进行编码；
[0021]若该原始图像的子预测信息不符合预设条件，则对该原始图像进行评估，根据评估结果对该原始图像进行编码。
[0022]可选的，根据评估结果对该原始图像进行编码，包括：
[0023]若该原始图像的运动矢量和预测残差均在预设阈值范围内，则对该原始图像进行编码。
[0024]根据本专利技术实施例的又一个方面，提供了一种基于云端控制的图像编码方法，应用于云端设备，所述方法包括：
[0025]接收至少两个初始压缩文件；
[0026]分别对所述至少两个初始压缩文件进行解压，得到至少两张初始图像；
[0027]对所述至少两张初始图像进行拼接，得到拼接后的全景图像；
[0028]对所述全景图像进行语义分析，得到所述全景相机的预测信息；
[0029]将所述预测信息反馈到全景相机端，以使所述全景相机端根据所述预测信息对原始图像进行编码。
[0030]根据本专利技术实施例的又一个方面，提供了一种基于云端控制的图像编码装置，应用于全景相机端，所述装置包括：
[0031]获取模块，用于获取至少两张原始图像；
[0032]压缩模块，用于将所述至少两张原始图像进行压缩，得到至少两个初始压缩文件；
[0033]发送模块，用于将所述至少两个初始压缩文件发送到云端设备，以使所述云端设备接收所述至少两个初始压缩文件；分别对所述至少两个初始压缩文件进行解压，得到至少两张初始图像；对所述至少两张初始图像进行拼接，得到拼接后的全景图像；对所述全景图像进行语义分析，得到所述全景相机的预测信息；将所述预测信息反馈到全景相机端；
[0034]第一处理模块，用于接收所述预测信息；根据所述预测信息分别对所述至少两张原始图像进行编码。
[0035]根据本专利技术实施例的又一个方面，提供了一种基于云端控制的图像编码装置，应用于云端设备，所述装置包括：
[0036]接收模块，用于接收至少两个初始压缩文件；
[0037]第二处理模块，用于分别对所述至少两个初始压缩文件进行解压，得到至少两张初始图像；对所述至少两张初始图像进行拼接，得到拼接后的全景图像；对所述全景图像进行语义分析，得到所述全景相机的预测信息；将所述预测信息反馈到全景相机端，以使所述全景相机端根据所述预测信息对原始图像进行编码。
[0038]根据本专利技术实施例的又一方面，提供了一种计算设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；
[0039]所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行上述基于云端控制的图像编码方法对应的操作。
[0040]根据本专利技术实施例的再一方面，提供了一种计算机存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如上述基于云端控制的图像编码方法对应的操作。
[0041]根据本专利技术上述实施例提供的方案，通过获取至少两张原始图像；将所述至少两张原始图像进行压缩，得到至少两个初始压缩文件；将所述至少两个初始压缩文件发送到云端设备，以使所述云端设备接收所述至少两个初始压缩文件；分别对所述至少两个初始压缩文件进行解压，得到至少两张初始图像；对所述至少两张初始图像进行拼接，得到拼接后的全景图像；对所述全景图像进行语义分析，得到所述全景相机的预测信息；将所述预测信息反馈到全景相机端；接收所述预测信息；根据所述预测信息分别对所述至少两张原始图像进行编码，减少了全景相机的资源消耗。
[0042]上述说明仅是本专利技术实施例技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术实施例的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术实施例的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本专利技术实施例的具体实施方式。
附图说明
[0043]通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本专利技术实施例的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
[0044]图1示出了本专利技术实施例提供的一种应用于全景相机端的基于云端控制的图像编码方法流程图；
[0045]图2示出了本发本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于云端控制的图像编码方法，其特征在于，应用于全景相机端，所述方法包括：获取至少两张原始图像；将所述至少两张原始图像进行压缩，得到至少两个初始压缩文件；将所述至少两个初始压缩文件发送到云端设备，以使所述云端设备接收所述至少两个初始压缩文件；分别对所述至少两个初始压缩文件进行解压，得到至少两张初始图像；对所述至少两张初始图像进行拼接，得到拼接后的全景图像；对所述全景图像进行语义分析，得到所述全景相机的预测信息；将所述预测信息反馈到全景相机端；接收所述预测信息；根据所述预测信息分别对所述至少两张原始图像进行编码。2.根据权利要求1所述的基于云端控制的图像编码方法，其特征在于，获取至少两张原始图像，包括：通过至少两个图像传感器获取至少两张原始图像，其中，每个图像传感器至少获得一张原始图像。3.根据权利要求1所述的基于云端控制的图像编码方法，其特征在于，所述预测信息包括至少两个子预测信息，其中，每张初始图像均对应一个子预测信息，所述子预测信息至少包括以下两种：运动矢量和预测残差。4.根据权利要求3所述的基于云端控制的图像编码方法，其特征在于，根据所述预测信息分别对所述至少两张原始图像进行编码，包括：根据所述预测信息分别对所述至少两张原始图像进行编码操作；针对任意一张原始图像，所述编码操作包括：若该原始图像的子预测信息符合预设条件，则对该原始图像进行编码；若该原始图像的子预测信息不符合预设条件，则对该原始图像进行评估，根据评估结果对该原始图像进行编码。5.根据权利要求4所述的基于云端控制的图像编码方法，其特征在于，根据评估结果对该原始图像进行编码，包括：若该原始图像的运动矢量和预测残差均在预设阈值范围内，则对该原始图像进行编码。6.一种基于云端控制的图像编码方法，其特征在于，应用于云端设备，所述方法包括：接收至少两个初始压缩文件；分别对所述至少两个初始压缩文件进行解压，得到至少两张初始图像；对所述至少两张初始图像进行拼接...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘娟，
申请(专利权)人：润博全景文旅科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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