本申请涉及一种视频处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取待检测视频的关键帧和非关键帧；将所述关键帧发送至图形处理器进行目标检测处理，以及将所述非关键帧发送至神经网络处理器进行目标检测处理；接收所述图形处理器返回的所述关键帧的目标检测结果，以及所述神经网络处理器返回的所述非关键帧的目标检测结果；根据所述关键帧的目标检测结果和所述非关键帧的目标检测结果，确定所述待检测视频的目标检测结果。采用本方法，能够在保证视频处理精度的情况下，提高视频处理效率。提高视频处理效率。提高视频处理效率。
【技术实现步骤摘要】
视频处理方法、装置、计算机设备和存储介质
[0001]本申请涉及视频处理
，特别是涉及一种视频处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
[0002]随着视频处理技术的发展，通过对边缘场景中的视频流进行目标检测处理，可以得到视频流的目标检测结果。
[0003]传统技术中，针对边缘场景中的视频流检测任务，主要是通过边缘端的具备高精度特点的GPU(Graphics Processing Unit，图形处理器)去实现；但是，由于边缘端的GPU的算力有限，针对算力开销和能耗开销较大的视频流检测任务而言，GPU的处理速度较低，容易导致视频处理效率较低。
技术实现思路
[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够在保证视频处理精度的情况下，提高视频处理效率的视频处理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
[0005]第一方面，本申请提供了一种视频处理方法。所述方法包括：
[0006]获取待检测视频的关键帧和非关键帧；
[0007]将所述关键帧发送至图形处理器进行目标检测处理，以及将所述非关键帧发送至神经网络处理器进行目标检测处理；
[0008]接收所述图形处理器返回的所述关键帧的目标检测结果，以及所述神经网络处理器返回的所述非关键帧的目标检测结果；
[0009]根据所述关键帧的目标检测结果和所述非关键帧的目标检测结果，确定所述待检测视频的目标检测结果。
[0010]在其中一个实施例中，所述获取待检测视频的关键帧和非关键帧，包括：
[0011]获取待检测视频中相邻时间段的视频帧的帧间差异参数、所述图形处理器的处理进度信息和所述神经网络处理器的处理进度信息；
[0012]根据所述帧间差异参数、所述图形处理器的处理进度信息和所述神经网络处理器的处理进度信息，从所述待检测视频的视频帧中获取关键帧和非关键帧。
[0013]在其中一个实施例中，所述根据所述帧间差异参数、所述图形处理器的处理进度信息和所述神经网络处理器的处理进度信息，从所述待检测视频中的视频帧中获取关键帧和非关键帧，包括：
[0014]将所述帧间差异参数大于帧间差异阈值的相邻时间段的视频帧中的前一时间段的视频帧，识别为关键帧；
[0015]将所述帧间差异参数小于或者等于所述帧间差异阈值的相邻时间段的视频帧中的前一时间段的视频帧，识别为非关键帧；
[0016]其中，所述帧间差异阈值通过所述图形处理器的处理进度信息和所述神经网络处理器的处理进度信息进行动态更新，使所述关键帧和所述非关键帧之间的比例在预设比例区间内。
[0017]在其中一个实施例中，所述图形处理器上设置有第一目标检测模型，所述神经网络处理器上设置有第二目标检测模型，所述第一目标检测模型的模型精度高于所述第二目标检测模型的模型精度；
[0018]所述将所述关键帧发送至图形处理器进行目标检测处理，以及将所述非关键帧发送至神经网络处理器进行目标检测处理，包括：
[0019]将所述关键帧发送至所述图形处理器，使所述图形处理器将所述关键帧转换为第一数据格式的关键帧，并将所述第一数据格式的关键帧输入所述第一目标检测模型中进行目标检测处理，得到所述第一数据格式的目标检测结果，作为所述关键帧的目标检测结果；
[0020]将所述非关键帧发送至所述神经网络处理器，使所述神经网络处理器将所述非关键帧转换为第二数据格式的非关键帧，并将所述第二数据格式的非关键帧输入所述第二目标检测模型中进行目标检测处理，得到所述第二数据格式的目标检测结果，作为所述非关键帧的目标检测结果。
[0021]在其中一个实施例中，在将所述关键帧发送至图形处理器进行目标检测处理，以及将所述非关键帧发送至神经网络处理器进行目标检测处理之前，还包括：
[0022]将所述待检测视频的视频帧存储至内存中；
[0023]所述将所述关键帧发送至所述图形处理器，使所述图形处理器将所述关键帧转换为第一数据格式的关键帧，包括：
[0024]将所述关键帧对应的关键帧标识发送至所述图形处理器，使所述图形处理器根据所述关键帧标识，从所述内存中读取对应的关键帧，并将读取出的关键帧加载至与所述图形处理器关联的缓存区中，依次从所述缓存区中获取关键帧，并将所述关键帧转换为第一数据格式的关键帧。
[0025]在其中一个实施例中，所述根据所述关键帧的目标检测结果和所述非关键帧的目标检测结果，确定所述待检测视频的目标检测结果，包括：
[0026]对所述关键帧的目标检测结果和所述非关键帧的目标检测结果进行后处理，得到所述关键帧的处理后检测结果和所述非关键帧的处理后检测结果；所述后处理至少包括置信度过滤处理和非极大值抑制处理；
[0027]从所述非关键帧的处理后检测结果中，筛选出与所述关键帧的处理后检测结果匹配成功的检测结果，作为所述非关键帧的更新后检测结果；
[0028]从所述关键帧的处理后检测结果和所述非关键帧的更新后检测结果中，确定出所述待检测视频的目标检测结果。
[0029]在其中一个实施例中，所述从所述非关键帧的处理后检测结果中，筛选出与所述关键帧的处理后检测结果匹配成功的检测结果，作为所述非关键帧的更新后检测结果，包括：
[0030]将所述非关键帧的处理后检测结果转换为第一数据格式的处理后检测结果；
[0031]将所述第一数据格式的处理后检测结果，与所述关键帧的处理后检测结果进行匹配，得到匹配结果；
[0032]根据所述匹配结果，从所述第一数据格式的处理后检测结果中，筛选出与所述关键帧的处理后检测结果匹配成功的检测结果，作为所述非关键帧的更新后检测结果。
[0033]第二方面，本申请还提供了一种视频处理装置。所述装置包括：
[0034]获取模块，用于获取待检测视频的关键帧和非关键帧；
[0035]发送模块，用于将所述关键帧发送至图形处理器进行目标检测处理，以及将所述非关键帧发送至神经网络处理器进行目标检测处理；
[0036]接收模块，用于接收所述图形处理器返回的所述关键帧的目标检测结果，以及所述神经网络处理器返回的所述非关键帧的目标检测结果；
[0037]确定模块，用于根据所述关键帧的目标检测结果和所述非关键帧的目标检测结果，确定所述待检测视频的目标检测结果。
[0038]第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
[0039]获取待检测视频的关键帧和非关键帧；
[0040]将所述关键帧发送至图形处理器进行目标检测处理，以及将所述非关键帧发送至神经网络处理器进行目标检测处理；
[0041]接收所述图形处理器返回的所述关键帧的目标检测结果，以及所述神经网络处理器返回的所述非关键帧的目标检测结果；
[0042]根据所述关键帧的目标检测结果和所述非关本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种视频处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取待检测视频的关键帧和非关键帧；将所述关键帧发送至图形处理器进行目标检测处理，以及将所述非关键帧发送至神经网络处理器进行目标检测处理；接收所述图形处理器返回的所述关键帧的目标检测结果，以及所述神经网络处理器返回的所述非关键帧的目标检测结果；根据所述关键帧的目标检测结果和所述非关键帧的目标检测结果，确定所述待检测视频的目标检测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待检测视频的关键帧和非关键帧，包括：获取待检测视频中相邻时间段的视频帧的帧间差异参数、所述图形处理器的处理进度信息和所述神经网络处理器的处理进度信息；根据所述帧间差异参数、所述图形处理器的处理进度信息和所述神经网络处理器的处理进度信息，从所述待检测视频的视频帧中获取关键帧和非关键帧。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述帧间差异参数、所述图形处理器的处理进度信息和所述神经网络处理器的处理进度信息，从所述待检测视频中的视频帧中获取关键帧和非关键帧，包括：将所述帧间差异参数大于帧间差异阈值的相邻时间段的视频帧中的前一时间段的视频帧，识别为关键帧；将所述帧间差异参数小于或者等于所述帧间差异阈值的相邻时间段的视频帧中的前一时间段的视频帧，识别为非关键帧；其中，所述帧间差异阈值通过所述图形处理器的处理进度信息和所述神经网络处理器的处理进度信息进行动态更新，使所述关键帧和所述非关键帧之间的比例在预设比例区间内。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图形处理器上设置有第一目标检测模型，所述神经网络处理器上设置有第二目标检测模型，所述第一目标检测模型的模型精度高于所述第二目标检测模型的模型精度；所述将所述关键帧发送至图形处理器进行目标检测处理，以及将所述非关键帧发送至神经网络处理器进行目标检测处理，包括：将所述关键帧发送至所述图形处理器，使所述图形处理器将所述关键帧转换为第一数据格式的关键帧，并将所述第一数据格式的关键帧输入所述第一目标检测模型中进行目标检测处理，得到所述第一数据格式的目标检测结果，作为所述关键帧的目标检测结果；将所述非关键帧发送至所述神经网络处理器，使所述神经网络处理器将所述非关键帧转换为第二数据格式的非关键帧，并将所述第二数据格式的非关键帧输入所述第二目标检测模型中进行目标检测处理，得到所述第二数据格式的目标检测结果，作为所述非关键帧的目标检测结果。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在将所述关键帧发送至图形处理器进行目标检测处理，以及将所述非关键帧发送至神经网络处理器进行目标检测处理之前，还包括：将所述待检测视频的视频帧存储至内存中；
【专利技术属性】
技术研发人员：林显成，刘荣凯，包豪，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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