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| 產(chǎn)地類別 | 進口 | 電動機功率 | 36kW |
|---|---|---|---|
| 讀出方式 | 多圈型讀出方式 | 工作原理 | 可編程/參數(shù)化 |
| 外形尺寸 | 44*50mm | 外型尺寸 | 43*35mm |
| 應用領(lǐng)域 | 環(huán)保,生物產(chǎn)業(yè),石油,建材,印刷包裝 | 重量 | 1.58kg |
產(chǎn)品簡介
詳細介紹
AVS編碼器的模式判決優(yōu)化1094046秉銘DGS35-5L400120
DGS35-5L400120視頻編碼被國外標準壟斷的困境,我國發(fā)展出AVS標準,該標準初步達到*技術(shù)水平,。目前開源XAVS編碼器對高清編碼的支持很不到位,本文對該編碼器進行多方面優(yōu)化,致力于在視頻質(zhì)量只有很小下降的基礎(chǔ)上提升編碼速率,為高清編碼提供條件,。本文首先對AVS標準進行理論研究,著重對比AVS和H.264的標準異同與性能差異,同時分模塊對AVS編碼器進行簡要介紹,為編碼器優(yōu)化奠定基礎(chǔ)。為了在視頻編碼過程中充分利用多核處理器的性能,本文引入并行編程的概念,并通過Amdahl定律對多核并行編碼的加速性能進行分析,。本文第三部分針對XAVS編碼器實現(xiàn)優(yōu)化,著重提升編碼速率,。由于模式判決在編碼時間中所占比例達70%左右,而其中運動估計模塊又耗時,因此本文先對XAVS中默認的UMHS運動估計算法進行多方面優(yōu)化,著重減少搜索點的數(shù)目與搜索步驟。經(jīng)測試優(yōu)化算法在PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)下降不超過0.1dB,、編碼碼率上升幅度不大于0.5%的前提下,編碼幀率有12%到19%的提升,。由于SKIP模式提前判決對于提升編碼速率具有重要意義,本文引入基于HVS(Human Visual System)的SKIP判決算法,通過對宏塊的亮度、對比度,、方差等參數(shù)進行建模,使用新的SKIP判決模型,避免以往SKIP判決中復雜的運動搜索步驟,。通過測試分析,加入新判決算法后在編碼質(zhì)量下降輕微的基礎(chǔ)上,SKIP判決比例平均上升了57%,編碼幀率大約提升9%。將優(yōu)化的運動估計和SKIP判決算法合并到模式判決模塊,經(jīng)測試編碼幀率平均提升約21%,。本文第四部分在XAVS編碼器中引入多核并行編碼,通過對編碼器并行加速性能的對比分析,發(fā)現(xiàn)并行編碼時普遍存在運算量分布不平衡的問題,。本文采用提前預測編碼模式的思路,在編碼之前對視頻幀的運算復雜度進行預判,為每個編碼線程分配大致相同的運算量,進而實現(xiàn)并行編碼器的負載均衡,改善并行加速性能。在不同核心處理器上的測試表明,加入這些優(yōu)化使XAVS編碼器的編碼幀率相對普通并行編碼提升幅度在20%左右,并行加速比例可超過3.6倍,同時編碼碼率上升一般控制在1%以內(nèi),而PSNR下降不超過0.35dB,。
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1094003 AFM60I-BEAL262244
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1094046 DGS35-5L400120
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1094068 DUV60E-32KFHACA
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1094282 DBS60E-BEFP00100
AVS編碼器的模式判決優(yōu)化1094046秉銘DGS35-5L400120
DGS35-5L400120聯(lián)播技術(shù)雖然能夠解決機頂盒間的兼容性問題,但帶寬有限,不能支持大量的多節(jié)目聯(lián)播,限制了頻道高清化發(fā)展,。HEVC的擴展版本高效可伸縮視頻編碼SHVC(HEVC Scalability Extension)可以通過External Means的方式向基本層提供非HEVC的視頻流,但是標準中沒有提及對MPEG-2的支持,無法解決現(xiàn)在有線數(shù)字電視的兼容性問題。為了適應視頻終端設(shè)備的多樣性,同時盡可能的減少帶寬占用,本文對SHVC做了擴展,設(shè)計了基本層支持MPEG-2,增強層支持HEVC的可伸縮視頻編碼和解碼框架,且在基本層擴展設(shè)計的基礎(chǔ)上,提出兩種解決方案降低視頻編碼計算復雜度,。
1094285 DBS60E-TDCNA1024
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1094796 AFS60A-BJIB262144
種方案提出自適應運動估計搜索范圍的方法,解決運動估計計算量大的問題,；另一種方案通過建立快速模式選擇模型,解決增強層預測單元(Prediction Unit,PU)模式選擇復雜度高的問題。通過減小運動估計的搜索范圍值能有效降低整個運動估計過程的計算復雜度,。根據(jù)基本層和增強層運動估計采用的關(guān)鍵技術(shù),將基本層的運動矢量映射到增強層,利用映射后的結(jié)果,自適應調(diào)整增強層運動估計的搜索范圍,。自適應搜索范圍減少了搜索點的個數(shù),降低了運動估計的計算復雜度?？焖倌Ｊ絼澐帜Ｐ鸵曰緦拥膶傩灾禐檩斎?增強層PU的劃分模式為輸出,用于提前判斷增強層大部分PU的劃分模式,避免計算所有劃分模式代價,?？焖倌Ｊ竭x擇模型的建立使用了機器學習中的決策樹分類算法,機器學習技術(shù)的使用能夠提高預測的準確率。使用提出的模型計算PU的劃分模式與采用傳統(tǒng)方式相比,能明顯減少計算,且劃分模式結(jié)果有很高的,。本文的研究主要應用在標準換代過渡期,為加快視頻終端設(shè)備的更新提供理論依據(jù),促進數(shù)字電視的進一步發(fā)展,。