本发明公开了一种基于强化学习的视频多次遍历(Multipass)编码中码率分配与控制的优化解决方案。在第一次编码结束之后,视频分割为多个不重叠的连续的画面组。针对不同的画面组在第一次遍历(pass)后采集的对组内各帧图像的综合统计信息,通过预测网络得到码率分配和控制决策参数,并执行第二次遍历编码和获取编码结果评分。将统计信息和码控决策参数输入判别网络得到估分,执行强化学习的迭代训练过程。利用强化学习训练得到的预测网络,在编码视频图像第二次遍历前,得到各个画面组的码率分配与控制的最优化策略参数,从而最大可能的提升编码压缩效率。
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