【技术实现步骤摘要】
视频清晰度确定模型的生成方法、清晰度确定方法及设备
[0001]本公开涉及计算机
，尤其涉及一种视频清晰度确定模型的生成方法、清晰度确定方法及设备。
技术介绍
[0002]随着互联网和智能手机的普及，用户原创内容越来越普遍，且内容形式也逐渐从文字转变为图象、视频为主。内容生产者会使用内容生产平台进行拍摄，或将自己拍摄的内容在进行加工编辑，然后导出到自己的终端设备或者发布到内容平台。然而，用户原创内容的清晰度受到原始素材的清晰度的影响，通常在拍摄、编辑等视频处理任务场景非常考验终端机型性能，例如低端机生产高清作品时，编辑的流畅度很差，甚至会导致客户端崩溃、闪退，非常影响用户生产体验。
[0003]相关技术中，主要通过人工测试或者根据终端设备的售价来确定各种机型适合的视频清晰度，然而，两者均需耗费大量的人力和时间成本，且确定的视频清晰度的准确率有待进一步提高。
技术实现思路
[0004]本公开提供一种视频清晰度确定模型的生成方法、清晰度确定方法及设备，以至少解决相关技术中需耗费大量的人力和时间成本，...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种视频清晰度确定模型的生成方法，其特征在于，包括：获取第一数量个终端各自对应的终端机型参数；各所述终端用于运行目标视频处理任务；基于所述终端机型参数，从机型画像特征库中确定各所述终端分别对应的机型画像特征；所述机型画像特征库用于存储各终端机型参数对应的机型画像特征；获取任务处理指标参数，所述任务处理指标参数是多个目标终端针对所述目标视频处理任务分别在至少一个视频清晰度下所确定的；基于所述任务处理指标参数，确定与所述线上终端类型匹配的各所述终端分别对应的目标视频清晰度，并建立所述第一数量个所述终端的机型画像特征与对应的目标视频清晰度的初始映射关系；通过将所述初始映射关系作为训练样本，训练生成视频清晰度确定模型；所述视频清晰度确定模型用于表征第二数量个机型画像特征与对应的目标视频清晰度之间的目标映射关系，所述第二数量大于所述第一数量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述终端机型参数，从机型画像特征库中确定各个所述终端分别对应的机型画像特征之前，所述方法还包括：对所述第一数量个所述终端进行性能检测，得到各所述终端分别在多个性能维度上的性能检测结果；所述性能检测结果用于表征终端分别在各个性能维度上的性能分值大小；基于各所述终端分别对应的所述性能检测结果与各所述终端分别对应的终端机型参数，构建所述机型画像特征库。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述性能检测结果包括多个性能维度上分别对应的性能检测得分；所述基于各所述终端分别对应的所述性能检测结果与各所述终端分别对应的终端机型参数，构建所述机型画像特征库，包括：按照预设性能维度排列顺序，拼接各所述终端分别在多个性能维度上对应的性能检测得分，得到各所述终端分别对应的性能检测向量表示；建立各所述终端分别对应的性能检测向量表示与对应的终端机型参数的绑定关系，构建所述机型画像特征库。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述构建所述机型画像特征库之后，所述方法还包括：在检测到所述机型画像特征库不存在待检测终端的终端机型参数的情况下，对所述待检测终端进行性能检测，得到所述待检测终端分别在多个性能维度上的性能检测结果；基于所述待检测终端对应的性能检测结果和对应的终端机型参数，更新所述机型画像特征库。5.根据权利要求1
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4任一所述的方法，其特征在于，所述任务处理指标包括服务质量指标和体验质量指标；所述基于所述任务处理指标参数，确定与所述线上终端类型匹配的各所述终端分别对应的目标视频清晰度，包括：在所述服务质量指标满足预设服务质量条件的情况下，将各所述线上终端在至少一个视频清晰度下分别对应的体验质量指标中最大体验质量指标对应的视频清晰度，确定为各所述线上终端的目标视频清晰度；将各所述线上终端的目标视频清晰度，分别作为与对应的所述线上终端类型匹配的各
所述终端分别对应的目标视频清晰度。6.根据权利要求1
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4任一所述的方法，其特征在于，所述通过将所述初始映射关系作为训练样本，训练生成视频清晰度确定模型，包括：基于所述初始映射关系构建训练样本，所述训练样本包括多个...
【专利技术属性】
技术研发人员：施隽瑶，马茗，胡立，昝晓飞，郑玲玲，
申请(专利权)人：北京达佳互联信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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