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。