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龙图腾网获悉小红书科技有限公司申请的专利一种视频编码方法、计算设备、存储介质及程序产品获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118590652B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410701663.X，技术领域涉及：H04N19/146；该发明授权一种视频编码方法、计算设备、存储介质及程序产品是由殷诗泊;宁沛荣;张志宇;陈晨;陈靖设计研发完成，并于2024-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种视频编码方法、计算设备、存储介质及程序产品在说明书摘要公布了：本申请提供了一种视频编码方法、计算设备、存储介质及程序产品。该方法包括：对待编码视频进行特征提取，得到与所述待编码视频相关的多个维度的视频特征；基于所述多个维度的视频特征，预测在基于不同的恒定质量因子CRF对所述待编码视频进行视频编码时分别对应的视频质量曲线和视频码率曲线；获取从所述视频质量曲线和所述视频码率曲线上选取出的与针对所述待编码视频进行视频编码所需的视频质量和视频码率相匹配的CRF目标值；基于所述CRF目标值对所述待编码视频进行视频编码，得到目标视频。

本发明授权一种视频编码方法、计算设备、存储介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种视频编码方法，其特征在于，所述方法包括： 对待编码视频进行特征提取，得到与所述待编码视频相关的多个维度的视频特征；其中，所述多个维度的视频特征中包括CRF特征值以及与所述CRF特征值对应的VMAF特征值和视频码率特征值，所述CRF特征值为恒定质量因子的特征值，所述VMAF特征值为基于人眼主观感受的视频质量多方法融合评价指标的特征值； 将所述多个维度的视频特征输入至预先训练得到的深度学习模型中，由所述深度学习模型基于所述多个维度的视频特征，预测在基于不同的CRF值对所述待编码视频进行视频编码时分别对应的视频质量曲线和视频码率曲线； 将预测得到的所述视频质量曲线和所述视频码率曲线输入至所述深度学习模型的悬挂算子，由所述悬挂算子基于所述CRF特征值和所述VMAF特征值对所述视频质量曲线进行悬挂处理，以使悬挂处理后的所述视频质量曲线经过由所述CRF特征值和所述VMAF特征值构成的第一锚点；以及，基于所述CRF特征值和所述视频码率特征值对所述视频码率曲线进行悬挂处理，以使悬挂处理后的所述视频码率曲线经过由所述CRF特征值和所述视频码率特征值构成的第二锚点； 获取从所述视频质量曲线和所述视频码率曲线上选取出的与针对所述待编码视频进行视频编码所需的视频质量和视频码率相匹配的CRF目标值； 基于所述CRF目标值对所述待编码视频进行视频编码，得到目标视频。

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