[0001]
本发明涉及视频质量识别领域，具体涉及一种基于分布式及多线程的加快超高清视频判别速度的方法。
背景技术：
[0002]
当前正处于全高清向超高清过度的时代， 支持超高清的电视机、机顶盒等硬件设备已经全面进入大众消费市场，但是真正的超高清内容却少之又少，且不乏为了吸引客户而鱼目混珠的行为，因此，使用程序来判别真假超高清视频的需求应运而生。
[0003]
普通架构的真假超高清判别程序采用单机单线程逐帧判别的方式，存在以下缺陷：计算资源利用率低，现如今的服务器多是多核心大内存配置，而真假超高清算法普遍只能利用服务器的少量cpu核心。
[0004]
单机判别速度慢，普通架构的真假超高清判别程序采用单机模式，时效性不足。
技术实现要素：
[0005]
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于分布式及多线程的加快超高清视频判别速度的方法，首先使用多个客户端并发判别，而在一个客户端内部，采用多线程并发执行来提高资源利用率以及判别速度。
[0006]
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于分布式及多线程的加快超高清视频判别速度的方法，包括：1）：将待判别的视频在逻辑上分成多个分片，将不同的分片信息分发给不同的客户端；2）：单个客户端内部内部采用多线程模式，包含一个解码线程和多个判别线程，解码线程将解码后的基带数据放入队列中，每个判别线程每次从队列中取出一帧进行判别并记录判别分数；3）：各客户端判别完整个分片后将结果返回服务；4）：服务端将所有分片的判别结果汇总到一起形成一个完整的判别结果。
[0007]
进一步的，所述逻辑包括镜头识别和场景识别，通过镜头/场景识别对视频进行分段。
[0008]
进一步的，任意两个连续分片之间的内容衔接是连续的。
[0009]
进一步的，各客户端的判别过程互不干扰，判别结果相互独立。
[0010]
进一步的，所述的每个判别线程中帧与帧的判别过程互不干扰，判别结果相互独立。
[0011]
进一步的，所述待判别的视频放置在各客户端和服务器都能访问的共享存储中。
[0012]
本发明的有益效果是：本方案采用多客户多线程对同一视频的不同分段分别识别，使得识别速度以平方的倍数增加，极大的提升了视频是否是超高清视频的判别速度。
具体实施方式
[0013]
下面结合具体实施例进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。
[0014]
一种基于分布式及多线程的加快超高清视频判别速度的方法，真假超高清视频判别算法会给视频的每一帧计算出一个分值，分值越高是真超高清的可能性越大。将一个长视频分成若干部分，每一个部分的判别过程互不干扰，判别结果相互独立。在每个分片的内部有多帧，帧与帧的判别过程互不干扰，判别结果相互独立。待判别视频放置在客户端和服务器都能访问的共享存储中。
[0015]
一种基于分布式及多线程的加快超高清视频判别速度的方法，包括：1）：将待判别的视频在逻辑上分成多个分片，将不同的分片信息分发给不同的客户端；2）：单个客户端内部内部采用多线程模式，包含一个解码线程和多个判别线程，解码线程将解码后的基带数据放入队列中，每个判别线程每次从队列中取出一帧进行判别并记录判别分数；3）：各客户端判别完整个分片后将结果返回服务；4）：服务端将所有分片的判别结果汇总到一起形成一个完整的判别结果。
[0016]
可选的，一种基于分布式及多线程的加快超高清视频判别速度的方法，逻辑包括镜头识别和场景识别，通过镜头/场景识别对视频进行分段。任意两个连续分片之间的内容衔接是连续的。
[0017]
可选的，一种基于分布式及多线程的加快超高清视频判别速度的方法，各客户端的判别过程互不干扰，判别结果相互独立。的每个判别线程中帧与帧的判别过程互不干扰，判别结果相互独立。
[0018]
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。