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H.265++把深度学习技术引入到H.265编码中,通过巨大数据样本库的机器训练出的算法模型,得到更加高效的神经网络模式预测分类器。可以对H.265的CU,PU,TU模式选择进行分类,同时得到最佳帧内预测方向。而传统的方法是用遍历的方式来匹配最佳的像素亮度值误差,容易受到噪声等因素影响。此外通过对视频内容进行分析,对直接影响编码误差和质量的量化系数进行压缩,经过判别,发现当前CU量化后的值体现的是视频噪声等干扰带来的无效数据,做消除清零操作,不分配码流字段来进行信息表达,对画面中产生实际变化的像素点,则进行正常的编码传输。H.265++从而避免了图像噪声,编码预测精度这两个因素带来的额外带宽消耗。
H.265++技术节省了视频存储所占用的空间,同时也大大节约了在线观看视频时消耗的网络带宽。经过室外、室内、自然光、红外等不同场景和光线照度下实际测试,平均可以降低20%的码流大小;结合对量化系数的压缩处理,在视频中没有大范围全局运动的场景、低照度噪声较明显的场景最多可以节省70%的码流大小。
此外,使用H.265++ 视频压缩方式可以和原有H.265无缝兼容,包括:后端NVR/DVR,桌面解码软件、流媒体视频网站、各种芯片硬件解码器,以及各类H.265播放器及平台系统等。不需要更换解码软件和硬件设备。目前H.265++视频压缩算法目前已用于雄迈视频监控摄像机,家用互联网视频摄像机,视频硬盘录相机等多个产品型号中。
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