本发明涉及ai模型，尤其涉及一种应用于超高清8k视频的ai模型加速方法及加速系统。
背景技术：
1、随着超高清视频技术的快速发展，特别是8k视频内容的普及，对视频处理系统的性能要求日益提高。超高清8k视频以其极高的分辨率和丰富的细节，为用户带来了前所未有的视觉体验，但同时也对视频处理、传输和存储等各个环节提出了巨大挑战。传统的视频处理方法和模型在处理超高清8k视频时，往往面临计算量大、处理速度慢、资源消耗高等问题，难以满足实时性和高效性的需求。
2、为了应对这些挑战，人工智能（ai）技术被广泛应用于视频处理领域，特别是在模型加速方面展现出巨大潜力。然而，现有的ai模型在处理超高清8k视频时，同样面临着模型复杂度过高、计算资源有限等瓶颈问题。因此，如何优化ai模型，提高其在处理超高清8k视频时的效率和准确性，成为当前研究的热点和难点。
3、在现有技术中，一种常见的优化方法是通过对预训练模型进行减枝优化，以减少模型中的冗余元素，降低计算复杂度和资源消耗，然而，这种方法往往需要在模型精度和计算效率之间做出权衡，且对于不同的视频内容，其优化效果可能存在差异。
4、因此，有必要提供一种应用于超高清8k视频的ai模型加速方法及加速系统解决上述技术问题。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本发明提供一种应用于超高清8k视频的ai模型加速方法及加速系统，通过综合应用预训练模型减枝优化、视频数据时间域和空间域剪枝处理以及基于内容复杂度的动态剪枝策略调整，实现了对超高清8k视频的高效处理，满足了实时性和准确性的需求。
2、本发明提供了一种应用于超高清8k视频的ai模型加速方法，加速方法包括以下步骤：
3、s1：选用预训练模型作为预处理后的原始视频数据的基础模型，并通过诊断冗余对所述基础模型进行减枝优化；
4、s2：对所述原始视频数据进行时间域剪枝处理，得到第一视频数据；
5、s3：对所述第一视频数据进行空间域剪枝处理，得到第二视频数据；
6、s4：基于所述第一视频数据和所述第二视频数据，对基础模型进行调整，其中，所述调整包括模型参数调整和模型配置调整；
7、s5：根据所述第二视频数据的内容复杂度动态改变调整后的基础模型的剪枝策略，以实现基础模型的加速处理。
8、优选的，步骤s1包括以下步骤：
9、s11：从预设的模型库中选取与超高清8k视频处理任务相匹配的预训练模型作为基础模型：
10、s12：对所述基础模型进行评估，识别出所述基础模型中的冗余元素，其中，所述冗余元素包括冗余连接、冗余层和冗余参数：
11、s13：基于识别出的所述冗余元素对所述基础模型进行减枝处理，并对减枝后的所述基础模型进行再训练。
12、优选的，步骤s2包括以下步骤：
13、s21：基于时间序列识别出所述原始视频数据中视频帧之间的冗余信息：
14、s22：根据所述冗余信息设计时间域减枝策略，其中，所述时间域减枝策略包括帧跳过、帧内容预测和关键帧提取中其中一种或多种组合：
15、s23：应用所述时间域减枝策略对所述原始视频数据进行处理，生成时间域减枝后的所述第一视频数据。
16、优选的，步骤s3包括以下步骤：
17、s31：对所述第一视频数据的每一帧进行空间域特征分析，识别出每一帧中的冗余区域：
18、s32：根据所述冗余区域设计空间域减枝策略，其中，所述空间域减枝策略包括降低冗余区域的分辨率和区域合并中其中一种或者两种组合：
19、s33：将所述空间域减枝策略应用于第一视频数据的每一帧，通过减少所述冗余区域的计算复杂度和数据量，生成空间域剪枝后的第二视频数据。
20、优选的，步骤s4包括以下步骤：
21、s41：分析所述第一视频数据和所述第二视频数据中的特征分布情况：
22、s42：基于所述特征分布情况调整所述基础模型的参数和配置：
23、s43：在调整后的所述基础模型上运行所述第二视频数据，同时记录所述基础模型的输出结果与预定性能指标的对比数据，最后基于所述对比数据迭代调整基础模型直至达到预定的性能优化目标。
24、优选的，步骤s5包括以下步骤：
25、s51：采用预设的复杂度评估算法，对所述第二视频数据的每一帧进行内容复杂度评估，得到内容复杂度：
26、s52：根据所述内容复杂度的跨度进行复杂度级别的划分，并为每个复杂度级别预定义对应的剪枝强度：
27、s53：根据所述剪枝强度实时调整所述基础模型的剪枝比例，以确保基础模型的处理速度与精度之间的平衡。
28、本发明还提供了一种应用于超高清8k视频的ai模型加速系统，用于执行一种应用于超高清8k视频的ai模型加速方法，加速系统包括：
29、基础模型准备模块，用于选用预训练模型作为预处理后的原始视频数据的基础模型，并通过诊断冗余对所述基础模型进行减枝优化；
30、时间域剪枝模块，用于对所述原始视频数据进行时间域剪枝处理，得到第一视频数据；
31、空间域剪枝模块，用于对所述第一视频数据进行空间域剪枝处理，得到第二视频数据；
32、模型调整模块，用于基于所述第一视频数据和所述第二视频数据，对基础模型进行调整，其中，所述调整包括模型参数调整和模型配置调整；
33、动态剪枝策略模块，用于根据所述第二视频数据的内容复杂度动态改变调整后的基础模型的剪枝策略，以实现基础模型的加速处理。
34、与相关技术相比较，本发明提供的一种应用于超高清8k视频的ai模型加速方法及加速系统具有如下有益效果：
35、本发明。
1.一种应用于超高清8k视频的ai模型加速方法，其特征在于，加速方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种应用于超高清8k视频的ai模型加速方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种应用于超高清8k视频的ai模型加速方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种应用于超高清8k视频的ai模型加速方法，其特征在于，步骤s3包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种应用于超高清8k视频的ai模型加速方法，其特征在于，步骤s4包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的一种应用于超高清8k视频的ai模型加速方法，其特征在于，步骤s5包括以下步骤：
7.一种应用于超高清8k视频的ai模型加速系统，用于执行如权利要求1至6任意一项所述的一种应用于超高清8k视频的ai模型加速方法，其特征在于，加速系统包括：
