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一、產品概述

    該系統利用云端強大的渲染能力，根據客戶端所發送的多任務指令實時對大場景內容渲染，并利用先進視頻編碼技術將渲染內容以低延時高保真方式推送至客戶端，以實現完美的交互。該技術支持動畫、虛擬現實等。

二、核心優勢

基于GPU邊緣端實時渲染及增強轉碼

    在邊緣節點輔助的媒體實時處理方面，實現多通道超高清視頻的增強轉碼和渲染計算。在超高清視頻增強轉碼方面，由于視頻源格式、質量等參差不齊，為提供一致的高質量用戶體驗，在邊緣節點進行按需轉碼時，提供了視頻實時增強處理，比如超分辨率重建等功能。

    在超高清視頻渲染計算方面，開展面向實時場景的低復雜度處理與渲染算法研究， 基于視覺顯著性模型，對場景進行多區域劃分，構建內容自適應的局部增強處理模型，降低計算復雜度；使用基于 GPU或者FPGA 的硬件加速方案，提升處理與渲染的并行度。

低延時超高清轉碼技術

    視頻編碼延時主要來源于三個方面，包括視頻幀參考關系、編碼流水線設計以及編碼模塊的復雜度，針對上述三個主要內容系統實現基于云端低延時視頻編碼技術：

(1)一種利用輸出延遲管理圖像緩沖區技術，通過設置新的語法元素，用于標識圖像重排延遲和圖像輸出延遲，建立了緩沖區管理時圖像頭解析與圖像導出順序（Picture Order Index，POI）的有序關聯，保障了導出圖像的有序輸出，以及靈活的對輸出圖像的延時進行有效的控制。

(2)一種新的并行流水線模式，首先通過幀類型場景檢測和幀復雜度估計來判斷輸入視頻序列各個幀的類型，然后進行一種通過切斷反饋回路來減少等待時間的幀間并行方法，最后進行幀間協同編碼的工作，包括變換編碼、熵編碼以及去塊濾波等技術以及碼率控制方案來實現完整的，從而提升編碼的速度，以降低系統延時。

(3)利用深度學習的方法可以有效的發揮作用，擬采用基于深度學習預測CU劃分和基于統計學習預測PU模式組合，替換高復雜度的遞歸編碼探索，實現了在性能基本保持不變前提下實現復雜度的顯著降低。

三、應用場景

系統圖

產品圖