高质量视频重建方法、装置、设备及存储介质

1.一种高质量视频重建方法，其特征在于，包括：获取高质量的参考视频流以及摄像头拍摄的原始视频流；提取参考视频流以及原始视频流的深度学习特征，得到参考特征流以及原始特征流；将所述参考特征流和原始特征流进行特征融合，得到融合特征流；根据所述融合特征流对待处理的低分辨率视频流进行视频重建，得到高质量的视频流，包括：提取所述低分辨率视频流的像素特征；计算所述融合特征流的相关性；将所述融合特征流的相关性映射到像素特征的相关性；将所述像素特征的相关性和所述低分辨率视频流的像素特征输入第二神经网络模型，得到重建的高质量视频流。 2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述参考特征流和原始特征流进行特征融合，得到融合特征流，包括：将所述参考特征流和原始特征流输入第一神经网络模型进行特征融合，得到融合特征流。 3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述融合特征流对待处理的低分辨率视频流进行视频重建之前，还包括：将所述原始视频流压缩成低分辨率视频流；获取所述低分辨率视频流。 4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，提取所述低分辨率视频流的像素特征，包括：通过第三神经网络模型提取所述低分辨率视频流的像素特征，或，通过滤波核提取所述低分辨率视频流的像素特征。 5.一种高质量视频重建装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取高质量的参考视频流以及摄像头拍摄的原始视频流；特征提取模块，用于提取参考视频流以及原始视频流的深度学习特征，得到参考特征流以及原始特征流；特征融合模块，用于将所述参考特征流和原始特征流进行特征融合，得到融合特征流；视频重建模块，用于根据所述融合特征流对待处理的低分辨率视频流进行视频重建，得到高质量的视频流，包括：提取所述低分辨率视频流的像素特征；计算所述融合特征流的相关性；将所述融合特征流的相关性映射到像素特征的相关性；将所述像素特征的相关性和所述低分辨率视频流的像素特征输入第二神经网络模型，得到重建的高质量视频流。 6.一种高质量视频重建设备，其特征在于，包括处理器和存储有程序指令的存储器，所述处理器被配置为在执行所述程序指令时，执行如权利要求1至4任一项所述的高质量视频重建方法。 7.一种计算机可读介质，其特征在于，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现如权利要求1至4任一项所述的一种高质量视频重建方法。