摘要
本申请公开了一种视频图像编码方法、装置、存储介质以及电子设备。涉及人机混合视觉的视频编码优化领域,其中方法包括:对待编码视频图像的帧类别进行判断,当判断结果为帧类别为非帧内编码帧类别时,对待编码视频图像进行目标检测,得到待编码视频图像的目标区域图像和背景区域图像;基于目标区域图像采用预设深度神经网络模型进行参数预测,得到用于对待编码视频图像进行编码的第一量化参数;基于背景区域图像采用预设时域依赖全局率失真优化方法进行参数优化,得到用于对待编码视频图像进行编码的第二量化参数;采用第一量化参数和第二量化参数对待编码视频图像进行编码处理,得到重建视频图像,本申请的方法可以提高编码效率。
技术关键词
编码视频图像
深度神经网络模型
全局率失真优化
视频图像编码方法
参数
拉格朗日
视频图像编码装置
YOLOv3算法
视频编码优化
传播算法
局部特征提取
电子设备
图像拼接
非线性
编码模块
存储器
处理器
系统为您推荐了相关专利信息
维修机器人
机器人控制机构
管道内障碍物
速度
图像
打入桩
LSTM模型
表达式
采样点
长短期记忆网络
图像分割
分析单元
空间位置偏差
数据分析模块
人机交互模块
电力需求预测方法
LSTM神经网络模型
多层次
广义最小二乘法
生成电力