视频传输处理方法、装置、计算机设备及存储介质与流程

本发明涉及视频传输技术领域，尤其涉及一种视频传输处理方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术：

在视频传输过程中，为保障视频信号的完整性，一般采用直接传输视频信号的方式进行视频传输，但这种直接传输视频信号的方式，会占用较大的网络传输带宽和资源，且传输效率较低。为降低视频传输过程中占用的网络传输带宽和资源，现有技术通过定位视频信号中包含重要信息的重要区域，提取重要区域的特征向量，通过传输重要区域的特征向量达到视频传输目的，但这种仅传输重要区域的特征向量的方式，会导致视频接收端难以完整还原视频信号。因此，如何保障视频传输过程中占用网络传输带宽和资源较少，且保障视频接收端可以有效完整还原视频，成为当前视频传输领域亟待解决的技术问题。

技术实现要素：

本发明实施例提供一种视频传输处理方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决视频传输过程中无法兼顾占用网络传输带宽和资源较少且还原视频的完整性较好的问题。

本发明提供一种视频传输处理方法，包括视频发送端执行的如下步骤：

获取当前视频图像，提取所述当前视频图像对应的当前rgb值；

基于所述当前视频图像，确定是否存在与所述当前视频图像属于同一视频场景的在先视频图像；

若存在所述在先视频图像，则对所述当前视频图像对应的当前rgb值进行向量转换，得到当前特征向量，基于所述当前特征向量和所述在先视频图像对应的在先特征向量，获取所述当前视频图像对应的增量特征向量，将所述增量特征向量确定为所述当前视频图像对应的图像特征信息；

若不存在所述在先视频图像，则将所述当前视频图像对应的当前rgb值，确定为所述当前视频图像对应的图像特征信息；

将所述当前视频图像对应的图像特征信息发送给视频接收端，以使所述视频接收端基于所述图像特征信息进行图像合成，获取目标合成图像。

本发明提供一种视频传输处理装置，包括：

当前图像提取模块，用于获取当前视频图像，提取所述当前视频图像对应的当前rgb值；

在先图像检测模块，用于基于所述当前视频图像，确定是否存在与所述当前视频图像属于同一视频场景的在先视频图像；

第一特征信息获取模块，用于若存在所述在先视频图像，则对所述当前视频图像对应的当前rgb值进行向量转换，得到当前特征向量，基于所述当前特征向量和所述在先视频图像对应的在先特征向量，获取所述当前视频图像对应的增量特征向量，将所述增量特征向量确定为所述当前视频图像对应的图像特征信息；

第二特征信息获取模块，用于若不存在所述在先视频图像，则将所述当前视频图像对应的当前rgb值，确定为所述当前视频图像对应的图像特征信息；

图像特征信息发送模块，用于将所述当前视频图像对应的图像特征信息发送给视频接收端，以使所述视频接收端基于所述图像特征信息进行图像合成，获取目标合成图像。

本发明提供一种视频传输处理方法，包括视频接收端执行的如下步骤：

接收视频发送端发送的当前视频图像的图像特征信息；

解析所述图像特征信息，获取当前rgb值或者增量特征向量；

若所述图像特征信息包含所述当前rgb值，则基于所述当前rgb值进行图像合成，获取目标合成图像；

若所述图像特征信息包含所述增量特征向量，则获取在先合成图像，基于所述在先合成图像和所述增量特征向量进行图像合成，获取目标合成图像。

本发明提供一种视频传输处理装置，包括：

图像特征信息接收模块，用于接收视频发送端发送的当前视频图像的图像特征信息；

图像特征信息解析模块，用于解析所述图像特征信息，获取当前rgb值或者增量特征向量；

第一图像合成处理模块，用于若所述图像特征信息包含所述当前rgb值，则基于所述当前rgb值进行图像合成，获取目标合成图像；

第二图像合成处理模块，用于若所述图像特征信息包含所述增量特征向量，则获取在先合成图像，基于所述在先合成图像和所述增量特征向量进行图像合成，获取目标合成图像。

一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述视频传输处理方法。

一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述视频传输处理方法。

上述视频传输处理方法、装置、计算机设备及存储介质，在当前视频图像存在属于同一视频场景的在先视频图像时，将所述当前视频图像对应的增量特征向量确定为图像特征信息，有助于保障其传输过程中占用的网络传输带宽和资源较少，提高传输效率；在所述当前视频图像不存在属于同一视频场景的在先视频图像时，将所述当前视频图像的当前rgb值确定为图像特征信息，使得所述图像特征信息包含当前视频图像的全部信息，有助于保障后续视频图像还原的完整性。

上述视频传输处理方法、装置、计算机设备及存储介质，视频接收端接收的当前视频图像的图像特征信息可以为当前rgb值或者增量特征向量，可保障其传输过程中占用的网络传输带宽和资源较少；在所述图像特征信息为当前rgb值时，直接基于当前rgb值进行图像合成，使得获取的目标合成图像包含完整的图像信息，保障目标合成图像的图像效果；在所述图像特征信息为增量特征向量时，可基于增量特征向量和在先合成图像进行图像合成，有助于保障所有目标合成图像的信息完整性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明一实施例中视频传输处理方法的一应用环境示意图；

图2是本发明一实施例中视频传输处理方法的一流程图；

图3是本发明一实施例中视频传输处理方法的另一流程图；

图4是本发明一实施例中视频传输处理方法的另一流程图；

图5是本发明一实施例中视频传输处理方法的另一流程图；

图6是本发明一实施例中视频传输处理方法的另一流程图；

图7是本发明一实施例中视频传输处理装置的一示意图；

图8是本发明一实施例中视频传输处理装置的另一示意图；

图9是本发明一实施例中计算机设备的一示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例提供的视频传输处理方法，该视频传输处理方法可应用如图1所示的应用环境中。具体地，该视频传输处理方法应用在视频传输处理系统中，该视频传输处理系统包括如图1所示的视频发送端和视频接收端，视频发送端和视频接收端通过网络进行通信，可实现视频信号在视频发送端和视频接收端之间进行传输，既保障视频传输过程中的占用网络传输带宽和资源较少，又可保障视频接收端可有效还原视频，保障还原后的视频信号的完整性。

在一实施例中，如图2所示，提供一种视频传输处理方法，以该方法应用在图1中的视频发送端为例进行说明，包括如下步骤：

s201：获取当前视频图像，提取当前视频图像对应的当前rgb值。

s202：基于当前视频图像，确定是否存在与当前视频图像属于同一视频场景的在先视频图像。

s203：若存在在先视频图像，则对当前视频图像对应的当前rgb值进行向量转换，得到当前特征向量，基于当前特征向量和在先视频图像对应的在先特征向量，获取当前视频图像对应的增量特征向量，将增量特征向量确定为当前视频图像对应的图像特征信息。

s204：若不存在在先视频图像，则将当前视频图像对应的当前rgb值，确定为当前视频图像对应的图像特征信息。

s205：将当前视频图像对应的图像特征信息发送给视频接收端，以使视频接收端基于图像特征信息进行图像合成，获取目标合成图像。

其中，当前视频图像是指当前需要进行传输的视频图像。一般来说，需要传输的目标视频包含依据时间顺序排序的多帧视频图像，当前视频图像是指当前时刻需要传输的视频图像。当前rgb值是指从当前视频图像中提取到的所有像素点的rgb值，rgb值为r、g和b这三个通道的灰度值。本示例中，当前rgb值为三维数据或者三个二维数据。

作为一示例，步骤s201中，视频发送端在接收到用户触发的视频传输请求，确定需要传输的目标视频之后，可从目标视频中依序确定当前视频图像，并提取当前视频图像对应的当前rgb值，以便基于当前rgb值确定需要通过网络传输的图像特征信息，以便逐帧发送当前视频图像对应的图像特征信息给视频接收端，以使视频接收端基于接收到的图像特征信息进行视频还原。可理解地，每一帧当前视频图像均携带生成时间戳，生成时间戳是当前视频图像的生成时间。

其中，视频场景是指当前视频图像对应的场景。在先视频图像是指在对当前视频图像进行处理之前已经传输的视频图像。本示例中，在先视频图像具体为与当前视频图像属于同一视频场景，且其生成时间戳与当前视频图像的生成时间戳最接近的图像。此处的当前视频图像和在先视频图像属于同一视频场景，可以理解为在先视频图像和当前视频图像属于同一目标视频中前后两帧图像。

作为一示例，步骤s202中，视频发送端在确定需要发送的当前视频图像时，需确定是否存在与当前视频图像属于同一视频场景的在先视频图像，即确定当前视频图像是否为需要发送的目标视频中的初始帧视频图像，以便根据判断结果进行不同图像特征信息提取，以保障传输的图像特征信息所占用的网络传输带宽和资源较少，且基于图像特征信息还原视频的完整性较好。其中，图像特征信息是指当前视频图像对应的需要传输的信息。

其中，当前特征向量是指对当前rgb值进行向量转换，所形成的一维的特征信息，如[0，233，255]这种一维形式的特征向量。可理解地，与当前rgb值相比，当前特征向量的维度较低，其传输过程占用的网络传输带宽和资源较小。在先特征向量是指系统当前时间之前对在先视频图像提取的在先rgb值进行向量转换所获取的特征向量。

其中，增量特征向量是指当前特征向量和在先特征向量相比，存在区别的特征向量。

作为一示例，步骤s203中，视频发送端在确定存在与当前视频图像属于同一视频场景的在先视频图像时，认定当前视频图像不为其所属的视频场景的初始帧视频图像，此时，可先对当前视频图像对应的当前rgb值进行向量转换，以将三维或二维形式的当前rgb值转换成一维形式的当前特征向量，由于当前特征向量的维度较低，有助于保障其传输过程中占用的网络传输带宽和资源较小。接着，视频发送端基于当前视频图像的当前特征向量和在先视频图像的在先特征向量进行比较判断，确定当前视频图像与在先视频图像相比的增量特征向量，该增量特征向量为当前视频图像与在先视频图像存在区别的特征向量，使得增量特征向量与当前特征向量相比，其数据量更少。最后，视频发送端将增量特征向量确定为当前视频图像对应的图像特征信息，使得当前视频图像所需发送的图像特征信息的数据量较少，有助于进一步降低传输过程中占用的网络传输带宽和资源。

作为一示例，步骤s204中，视频发送端在确定不存在与当前视频图像属于同一视频场景的在先视频图像时，认定当前视频图像为其所属的视频场景的初始帧视频图像，即当前视频图像为其所属的目标视频中的第一帧视频图像，此时，可将当前视频图像对应的当前rgb值确定为当前视频图像对应的图像特征信息。本示例中，在当前视频图像为目标视频中的初始帧视频图像时，可将当前视频图像中所有像素点对应的当前rgb值，确定当前视频图像对应的图像特征信息，使得图像特征信息包含当前视频图像中全部的图像信息，以便基于图像特征信息可以完全还原初始帧视频图像，有助于保障视频图像传输的完整性。

进一步地，视频发送端在将当前视频图像对应的当前rgb值，确定为当前视频图像对应的图像特征信息之后，还可以对当前视频图像对应的当前rgb值进行向量转换，获取当前视频图像对应的当前特征向量，将当前特征向量和当前视频图像关联存储在视频发送端的第一数据库中。可理解地，在当前视频图像不存在在先视频图像，即当前视频图像为目标视频中的初始帧视频图像时，将当前rgb值进行向量转换后的当前特征向量存储在第一数据库中，以便作为当前视频图像的下一帧视频图像对应的在先特征向量，有助于提高后续视频图像的传输效率。

作为一示例，步骤s205中，视频发送端将当前视频图像对应的图像特征信息发送给视频接收端，以使视频接收端基于图像特征信息进行图像合成，获取目标合成图像。由于图像特征信息可以为同一视频场景的初始帧视频图像的当前rgb值，使得图像特征信息包含当前视频图像的全部信息，有助于保障目标合成图像的信息完整性；由于图像特征信息也可以为同一视频场景中除了初始帧视频图像以外的其他当前视频图像的增量特征向量，有助于保障其传输过程中占用的网络传输带宽和资源较少。

进一步地，视频发送端将当前视频图像对应的图像特征信息和视频场景对应的场景标识一并发送给视频接收端，以使视频接收端基于图像特征信息和场景标识进行图像合成，有助于提高图像合成处理的效率。

本实施例所提供的视频传输处理方法中，在当前视频图像存在属于同一视频场景的在先视频图像时，将当前视频图像对应的增量特征向量确定为图像特征信息，有助于保障其传输过程中占用的网络传输带宽和资源较少，提高传输效率；在当前视频图像不存在属于同一视频场景的在先视频图像时，将当前视频图像的当前rgb值确定为图像特征信息，使得图像特征信息包含当前视频图像的全部信息，有助于保障后续视频图像还原的完整性。

在一实施例中，如图3所示，步骤s202，即基于当前视频图像，确定是否存在与当前视频图像属于同一视频场景的在先视频图像，包括：

s301：基于当前视频图像查询第一数据库，获取已有视频图像。

s302：对当前视频图像和已有视频图像进行相似度计算，获取图像相似度。

s303：若图像相似度大于第一相似阈值，则将已有视频图像，确定为与当前视频图像属于同一视频场景的在先视频图像。

其中，第一数据库是设置在视频发送端上或者与视频发送端相连的用于存储图像的数据库。已有视频图像是指在当前视频图像发送之前已经发送的视频图像。第一相似阈值是预先配置的用于评估是否达到认定为同一视频场景标准的阈值。

作为一示例，步骤s301中，视频发送端可以基于当前视频图像的生成时间戳查询第一数据库，判断是否存在生成时间戳在当前视频图像的生成时间戳之前的已有视频图像，以便基于已有视频图像确定是否存在在先视频图像，从而保障目标视频中所有视频图像传输的先后顺序，有助于保障视频图像合成的完整性和有效性。例如，若当前视频图像的生成时间戳为t1，而已有视频图像的生成时间戳为t0，则t0<t1。

进一步地，为了提高处理效率，保障视频传输处理的时效性，视频发送端还可以基于当前视频图像的生成时间戳查询第一数据库，判断是否存在生成时间戳在当前视频图像的生成时间戳之前的预设采集周期内的已有视频图像，以便基于已有视频图像确定是否存在在先视频图像，从而保障目标视频中所有视频图像传输的先后顺序，有助于保障视频图像合成的完整性和有效性。例如，若当前视频图像的生成时间戳为t1，预设采集周期为δt，已有视频图像的生成时间戳为t0，则t1-δt<t0<t1，可以保障获取到的已有视频图像数量的有限性，有助于节省后续图像相似度计算的处理时间。

可理解地，在视频发送端基于当前视频图像查询第一数据库，无法获取已有视频图像时，即不存在生成时间戳在当前视频图像的生成时间戳之前的已有视频图像时，直接获取不存在当前视频图像属于同一视频场景的在先视频图像。

作为一示例，步骤s302中，视频发送端可以采用相似度算法，例如，可以采用余弦相似度算法或者其他相似度算法，对当前视频图像和已有视频图像进行相似度计算，获取图像相似度，以便根据图像相似度确定当前视频图像和已有视频图像是否属于同一视频场景，即确定两者是否属于同一视频图像的前后两帧视频图像。

在一实施例中，步骤s302中，对当前视频图像和已有视频图像进行相似度计算，获取图像相似度，包括：(1)将当前视频图像和已有视频图像中，同一像素点对应的当前rgb值和已有视频图像的已有rgb值进行比较。(2)统计当前rgb值和已有rgb值相同的像素点的数量，确定为第一相同数量。(3)统计当前视频图像中所有像素点的数量，确定为第一总数量。(4)根据第一相同数量和第一总数量，获取图像相似度。其中，已有rgb值是指已有视频图像中每一像素点对应的rgb值。本示例中，可将当前rgb值和已有rgb值相同的像素点对应的第一相同数量，与统计当前视频图像中所有像素点的第一总数量的商值，确定为图像相似度，可通过像素点的rgb值进行比较统计，快速确定图像相似度。

作为一示例，步骤s303中，视频发送端将计算出的图像相似度与预先配置的第一相似阈值进行比较，若图像相似度大于第一相似阈值，则将已有视频图像认定为与当前视频图像属于同一视频场景的在先视频图像，即认定已有视频图像和当前视频图像属于目标视频中的前后两帧视频图像。

在一实施例中，如图4所示，步骤s202，即基于当前视频图像，确定是否存在与当前视频图像属于同一视频场景的在先视频图像，包括：

s401：基于当前视频图像查询第一数据库，获取已有视频图像。

s402：对当前视频图像和已有视频图像进行目标检测，获取当前视频图像对应的当前检测目标和已有视频图像对应的已有检测目标。

s403：对当前检测目标和已有检测目标进行相似度计算，获取目标相似度。

s404：若目标相似度大于第二相似阈值，则将已有视频图像，确定为与当前视频图像属于同一视频场景的在先视频图像。

其中，第二相似阈值是预先配置的用于评估是否达到认定为同一视频场景标准的阈值。第二相似阈值是针对当前视频图像中特定区域的相似程度是否达到认定两者为同一视频场景标准的阈值，第二相似阈值大于第一相似阈值。

本示例中，步骤s401的处理过程与步骤s301的处理过程相同，为避免重复，此处不一一赘述。

作为一示例，步骤s402中，视频发送端可以采用目标检测算法对当前视频图像进行目标检测，获取当前视频图像对应的当前检测目标；并采用目标检测算法对已有视频图像进行目标检测，获取已有视频图像对应的已有检测目标。例如，可以采用但不限于fastr-cnn、fasterr-cnn、r-fcn、yolo、ssd和retinanet等目标检测算法，对当前视频图像和已有视频图像进行检测，以提取当前视频图像对应的当前检测目标和已有视频图像对应的已有检测目标，使得当前检测目标和已有检测目标可以反映视频图像的重要信息。

作为一示例，步骤s403中，视频发送端可以采用相似度算法，例如，可以采用余弦相似度算法或者其他相似度算法，对当前视频图像对应的当前检测目标和已有视频图像对应的已有检测目标进行相似度计算，获取当前检测目标和已有检测目标之间的目标相似度，以便根据目标相似度确定当前视频图像和已有视频图像是否属于同一视频场景，即确定两者是否属于同一视频图像的前后两帧视频图像。

对当前视频图像和已有视频图像进行相似度计算，获取图像相似度，包括：(1)将当前检测目标和已有检测目标中，同一像素点对应的当前rgb值和已有检测目标的已有rgb值进行比较。(2)统计当前rgb值和已有rgb值相同的像素点的数量，确定为第二相同数量。(3)统计当前检测目标中所有像素点的数量，确定为第二总数量。(4)根据第二相同数量和第二总数量，获取目标相似度。其中，已有rgb值是指已有检测目标中每一像素点对应的rgb值。本示例中，可将当前rgb值和已有rgb值相同的像素点对应的第二相同数量，与统计当前检测目标中所有像素点的第二总数量的商值，确定为目标相似度，可通过像素点的rgb值进行比较统计，快速确定目标相似度。

作为一示例，步骤s404中，视频发送端将计算出的目标相似度与预先配置的第二相似阈值进行比较，若目标相似度大于第二相似阈值，则将已有视频图像认定为与当前视频图像属于同一视频场景的在先视频图像，即认定已有视频图像和当前视频图像属于目标视频中的前后两帧视频图像。可理解地，利用当前视频图像提取出的当前检测目标和已有视频图像提取出的已有检测目标进行相似度计算，相比于将当前视频图像和已有视频图像进行相似度计算，可有效缩小相似度检测的范围，从而提高其处理效率。

在一实施例中，如图5所示，步骤s203中，基于当前特征向量和在先视频图像对应的在先特征向量，获取当前视频图像对应的增量特征向量，包括：

s501：将当前视频图像和在先视频图像中，同一像素点对应的当前特征向量和在先特征向量进行比较。

s502：若同一像素点对应的当前特征向量和在先特征向量不同，则将像素点确定为目标像素点。

s503：将当前视频图像中所有目标像素点对应的当前特征向量，确定为当前视频图像对应的增量特征向量。

作为一示例，步骤s501中，由于当前视频图像和在先视频图像属于同一视频场景，即属于同一目标视频中的前后两帧视频图像，因此，当前视频图像和在先视频图像包含数量相同的像素点，需将同一像素点对应的当前特征向量和在先特征向量进行比较，以确定同一像素点对应的当前特征向量和在先特征向量是否存在区别。

例如，当前视频图像s中包含依序排序的n个像素点s1、s2视频传输处理sn，在先视频图像p中包含依序排序的n个像素点p1、p2视频传输处理pn；可将当前视频图像s中像素点s1对应的当前特征向量与在先视频图像p中像素点p1对应的在先特征向量进行比较，当前视频图像s中像素点s2像素点对应的当前特征向量与在先视频图像p中像素点p2对应的在先特征向量进行比较视频传输处理当前视频图像s中像素点sn像素点对应的当前特征向量与在先视频图像p中像素点pn对应的在先特征向量进行比较。

作为一示例，步骤s502中，视频发送端在将同一像素点对应的当前特征向量和在先特征向量进行比较时，在同一像素点对应的当前特征向量和在先特征向量不同时，将像素点确定为目标像素点，该目标像素点可以理解为需要传输图像特征信息的像素点。例如，若像素点s1对应的当前特征向量与在先视频图像p中像素点p1对应的在先特征向量不同，则像素点s1和p1为目标像素点。

作为一示例，步骤s503中，视频发送端可以将当前视频图像中所有目标像素点对应的当前特征向量，确定为当前视频图像对应的增量特征向量，增量特征向量只包含目标像素点对应的当前特征向量，使得增量特征向量所包含的数据量较少，在将增量特征向量确定为当前视频图像对应的图像特征信息，有助于降低传输过程中占用的网络传输带宽和资源。

在一实施例中，如图6所示，提供一种视频传输处理方法，以该方法应用在图1中的视频接收端为例进行说明，包括如下步骤：

s601：接收视频发送端发送的当前视频图像的图像特征信息。

s602：解析图像特征信息，获取当前rgb值或者增量特征向量。

s603：若图像特征信息包含当前rgb值，则基于当前rgb值进行图像合成，获取目标合成图像。

s604：若图像特征信息包含增量特征向量，则获取在先合成图像，基于在先合成图像和增量特征向量进行图像合成，获取目标合成图像。

作为一示例，步骤s601中，视频接收端可以实时接收视频发送端逐帧发送的当前视频图像对应的图像特征信息，每一图像特征信息可以为当前视频图像对应的当前rgb值或者增量特征向量。当前rgb值是从当前视频图像中提取到的所有像素点的rgb值。增量特征向量是当前rgb值转换获取到的当前特征向量与在先视频图像的在先特征向量相比，存在区别的特征向量。

作为一示例，步骤s602中，视频接收端在接收到每一图像特征信息之后，需均解析图像特征信息，以从图像特征信息中提取当前rgb值或者增量特征向量。具体地，若图像特征信息为所传输的目标视频中的初始帧视频图像时，可获取当前rgb值，有助于保障图像信息的完整性；若图像特征信息不为所传输的目标视频中的初始帧视频图像时，即存在属于同一视频场景的在先视频图像时，可获取增量特征向量，有助于保障图像特征信息传输过程中占用的网络传输带宽和资源较少。

作为一示例，步骤s603中，视频接收端在解析图像特征信息，获取当前rgb值时，可直接基于当前rgb值进行图像合成，获取图像特征信息对应的目标合成图像。即在接收到的图像特征信息为目标视频的初始帧视频图像的当前rgb值时，可直接基于当前rgb值进行图像合成，使得获取的目标合成图像包含完整的图像信息，保障目标合成图像的图像效果。

进一步地，视频接收端可以接收图像特征信息和场景标识，在基于当前rgb值进行图像合成，获取目标合成图像之后，还可将目标合成图像存储在与场景标识相对应的第二数据库中，以便将目标合成图像作为后续接收到的图像特征信息对应的在先合成图像进行图像合成管理。

作为一示例，步骤s604中，视频接收端在解析图像特征信息，获取增量特征向量时，可认定在接收该图像特征信息之前，视频接收端已经接收到与图像特征信息属于同一视频场景的在先视频图像的图像特征信息，并基于在先视频图像的图像特征信息进行图像合成，获取并存储有在先合成图像。因此，视频接收端可以获取在先合成图像，例如，可基于与图像特征信息相对应的场景标识查询第二数据库，从第二数据库中获取在先合成图像，在先合成图像可以为第二数据库中与接收到图像特征信息最接近的一个合成图像。最后，视频接收端可基于在先合成图像和增量特征向量进行图像合成，获取图像特征信息对应的目标合成图像。

例如，视频发送端将m帧当前视频图像对应的图像特征信息发送给视频接收端，视频接收端依次接收到m个图像特征信息，对每个图像特征信息进行解析；第1帧当前视频图像对应的图像特征信息为当前rgb值，则认定为同一视频场景中的初始帧视频图像对应的信息，此时，可基于当前rgb值直接进行图像合成，获取第1帧目标合成图像；第2-m帧当前视频图像对应的图像特征信息为增量特征向量，可将第i帧的增量特征向量和第i-1帧的在先合成图像进行图像合成，获取第i帧的目标合成图像，2≦i≦m。

本示例中，由于当前视频图像对应的增量特征向量为当前视频图像中所有目标像素点对应的当前特征向量，基于在先合成图像和增量特征向量进行图像合成，具体可以为将所有目标像素点对应的当前特征向量，替代在先合成图像中目标像素点对应的在先特征向量，以达到图像合成效果，保障目标合成图像的信息完整性。可理解地，由于目标视频中合成的第1帧目标合成图像是指当前rgb值进行图像合成，可有效保障第1帧目标合成图像的信息完整性；第2帧目标合成图像是基于第2帧图像特征信息和第1帧目标合成图像进行图像合成，可有效保障第2帧目标合成图像的信息完整性视频传输处理，依据类推，可以保障所有目标合成图像的信息完整性。

本实施例所提供的视频传输处理方法中，视频接收端接收的当前视频图像的图像特征信息可以为当前rgb值或者增量特征向量，可保障其传输过程中占用的网络传输带宽和资源较少；在图像特征信息为当前rgb值时，直接基于当前rgb值进行图像合成，使得获取的目标合成图像包含完整的图像信息，保障目标合成图像的图像效果；在图像特征信息为增量特征向量时，可基于增量特征向量和在先合成图像进行图像合成，有助于保障所有目标合成图像的信息完整性。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

在一实施例中，提供一种视频传输处理装置，该视频传输处理装置与上述实施例中视频传输处理方法一一对应。如图7所示，该视频传输处理装置包括当前图像提取模块701、在先图像检测模块702、第一特征信息获取模块703、第二特征信息获取模块704和图像特征信息发送模块705。各功能模块详细说明如下：

当前图像提取模块701，用于获取当前视频图像，提取当前视频图像对应的当前rgb值。

在先图像检测模块702，用于基于当前视频图像，确定是否存在与当前视频图像属于同一视频场景的在先视频图像。

第一特征信息获取模块703，用于若存在在先视频图像，则对当前视频图像对应的当前rgb值进行向量转换，得到当前特征向量，基于当前特征向量和在先视频图像对应的在先特征向量，获取当前视频图像对应的增量特征向量，将增量特征向量确定为当前视频图像对应的图像特征信息。

第二特征信息获取模块704，用于若不存在在先视频图像，则将当前视频图像对应的当前rgb值，确定为当前视频图像对应的图像特征信息。

图像特征信息发送模块705，用于将当前视频图像对应的图像特征信息发送给视频接收端，以使视频接收端基于图像特征信息进行图像合成，获取目标合成图像。

优选地，在先图像检测模块702，包括：

已有图像获取单元，用于基于当前视频图像查询第一数据库，获取已有视频图像。

图像相似度获取单元，用于对当前视频图像和已有视频图像进行相似度计算，获取图像相似度。

第一在先图像确定单元，用于若图像相似度大于第一相似阈值，则将已有视频图像，确定为与当前视频图像属于同一视频场景的在先视频图像。

优选地，图像相似度获取单元，包括：

rgb值比较子单元，用于将当前视频图像和已有视频图像中，同一像素点对应的当前rgb值和已有视频图像的已有rgb值进行比较。

第一相同数量统计子单元，用于统计当前rgb值和已有rgb值相同的像素点的数量，确定为第一相同数量。

第一总数量统计子单元，用于统计当前视频图像中所有像素点的数量，确定为第一总数量。

图像相似度获取子单元，用于根据第一相同数量和第一总数量，获取图像相似度。

优选地，在先图像检测模块702，包括：

已有图像获取单元，用于基于当前视频图像查询第一数据库，获取已有视频图像。

目标检测处理单元，用于对当前视频图像和已有视频图像进行目标检测，获取当前视频图像对应的当前检测目标和已有视频图像对应的已有检测目标。

目标相似度获取单元，用于对当前检测目标和已有检测目标进行相似度计算，获取目标相似度。

第二在先图像确定单元，用于若目标相似度大于第二相似阈值，则将已有视频图像，确定为与当前视频图像属于同一视频场景的在先视频图像。

优选地，第一特征信息获取模块703，包括：

特征向量比较单元，用于将当前视频图像和在先视频图像中，同一像素点对应的当前特征向量和在先特征向量进行比较。

目标像素点确定单元，用于若同一像素点对应的当前特征向量和在先特征向量不同，则将像素点确定为目标像素点。

增量特征向量确定单元，用于将当前视频图像中所有目标像素点对应的当前特征向量，确定为当前视频图像对应的增量特征向量。

在一实施例中，提供一种视频传输处理装置，该视频传输处理装置与上述实施例中视频传输处理方法一一对应。如图8所示，该视频传输处理装置包括图像特征信息接收模块801、图像特征信息解析模块802、第一图像合成处理模块803和第二图像合成处理模块804。各功能模块详细说明如下：

图像特征信息接收模块801，用于接收视频发送端发送的当前视频图像的图像特征信息。

图像特征信息解析模块802，用于解析图像特征信息，获取当前rgb值或者增量特征向量。

第一图像合成处理模块803，用于若图像特征信息包含当前rgb值，则基于当前rgb值进行图像合成，获取目标合成图像。

第二图像合成处理模块804，用于若图像特征信息包含增量特征向量，则获取在先合成图像，基于在先合成图像和增量特征向量进行图像合成，获取目标合成图像。

关于视频传输处理装置的具体限定可以参见上文中对于视频传输处理方法的限定，在此不再赘述。上述视频传输处理装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图9所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于视频传输处理方法过程采用或生成的数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种视频传输处理方法。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述实施例中视频传输处理方法，例如图2所示s201-s205，或者图3至图6中所示，为避免重复，这里不再赘述。或者，处理器执行计算机程序时实现视频传输处理装置这一实施例中的各模块/单元的功能，例如图7所示的当前图像提取模块701、在先图像检测模块702、第一特征信息获取模块703、第二特征信息获取模块704和图像特征信息发送模块705的功能，或者，例如图8所示的图像特征信息接收模块801、图像特征信息解析模块802、第一图像合成处理模块803和第二图像合成处理模块804的功能，为避免重复，这里不再赘述。

在一实施例中，提供一计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中视频传输处理方法，例如图2所示s201-s205，或者图3至图6中所示，为避免重复，这里不再赘述。或者，该计算机程序被处理器执行时实现上述视频传输处理装置这一实施例中的各模块/单元的功能，例如图7所示的当前图像提取模块701、在先图像检测模块702、第一特征信息获取模块703、第二特征信息获取模块704和图像特征信息发送模块705的功能，或者，例如图8所示的图像特征信息接收模块801、图像特征信息解析模块802、第一图像合成处理模块803和第二图像合成处理模块804的功能，为避免重复，这里不再赘述。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。