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            加速超高清跨行業應用 推動著超高清視頻融合發展

            2021-07-05 11:15:01

            5月10日,由工業和信息化部電子第五研究所、廣州市超高清視頻產業促進會承辦,智能產品質量評價與可靠性保障技術工信部重點實驗室、華南理工大學未來技術學院協辦的2021世界超高清視頻(4K/8K)產業發展大會超高清視頻質量+人工智能應用創新論壇在廣州越秀國際會議中心舉辦。

            隨著人工智能、5G商用、云計算等新技術與超高清視頻的融合創新發展,超高清視頻在廣播電視、文教娛樂、安防監控、醫療健康、智能制造等領域的應用逐步深入,推動著超高清視頻向高質量、高效率、跨產業融合等方向發展。

            在過去抗擊新冠疫情的一年里,超高清視頻技術也為以遠程醫療、遠程教育、安防監控為代表的非接觸式經濟發展提供了重要助力,人工智能也加速了超高清視頻發展,超高清視頻與人工智能的融合應用正迅速增強。

            人工智能加速超高清視頻發展主要體現在以下四方面:

            人工智能賦能超高清視頻高速壓縮編碼和圖像識別處理,傳統邊緣圖像智能增強技術的應用大大降低了超高清制作成本,大大緩解內容短缺的問題。

            人工智能技術賦能視頻處理,老舊影像、不清晰影像都可以在AI技術的支持下進行去噪、還原,提升分辨率,不僅包括圖像,還有聲音等方面。

            人工智能技術加速智慧城市建設,很多老舊攝像頭如何與智能平臺對接是目前城市建設中非常強的剛需。

            人工智能加速超高清跨行業應用,在近年來興起的VR技術上,AI智能拼接技術有效提高了VR視頻的制作效率,甚至可以做到VR實時直播,智能建模和動作交互等技術也在醫療、教學、居家健身等方面都有了相應的應用落地,而AI剪輯技術可以快速實時生成我們想要的花絮片段,推動了多視角交互視頻的發展。

            超高清視頻顯示技術不斷升級和發展,人工智能在我們生活和工作中的應用也越來越廣泛,作為重大創新和革新的產物,我國超高清視頻產業和人工智能產業也迎來了重大發展機遇,隨著圖像增強、柔性顯示、互聯互通等關鍵技術進步,超高清視頻和人工智能技術融合應用也越來越廣泛。

            ??專家觀點

            西安電子科技大學副校長石光明:

            超高清發展急需海量存儲

            現在更急需要看的一個東西就是海量的存儲,我們需要高效的分發,人對信息的渴望是永不止境,也是帶動信息產業很重要的原生動力?,F在要解決行業中存在的痛點,我們國產的高清技術產品有,但還是少,我們儲備太少,我們可選的東西太少,第一個概念就是我們缺少高精尖的概念,如果我們更多人來參與這項工作,我們產品選擇的可能性就很多。第二個概念就是5G覆蓋、算力等等方面的問題,實際上都有待于提高。

            思謀科技副總裁陳杰:

            AI賦能超高清視頻產業創新

            AI超高清核心技術主要有兩塊,一個是超分辨率,對整個畫質有2-4倍的提升,二是畫質的修復和增強,很多去噪去塊,對劃痕進行修復。對于整個視頻質量來講,它的幀數也是非常重要的,同時還有HDR增強,暗光增強、色彩增強,這個是對畫質能夠有比較好的提升保證。

            從產品看,云端終端有很多SDK支持,我們現在和很多APP廠商、手機廠商來進行結合,可以在終端上有比較好的體驗,同時SDK不僅支持華為芯片,也支持高通、蘋果,包括特拉思平臺都能夠支持,同時在邊緣側有智能的超分盒子,可以把畫質能夠有比較明顯的提升。另外在很多專業領域,廣電實時直播、離線修復、安防智慧城市應用領域的指揮中心都有對應的服務器產品。

            中興通訊大視頻技術專家委主任朱方:

            AI機制成視頻處理通用流程

            基于深度神經網絡的人工智能處理機制已成為視頻處理的一種通用基本計算流程,它能帶來的變化不僅是編碼側,看到了背景替換、動作插幀、超解析度、智能傳輸2D轉3D老電影彩色化,應該說想象空間無窮大。但是實際上它需要的是尺度、對象、場景、視頻內容的全感知。

            目前而言的視頻處理有很多是基于2D畫面的,對于3D畫面,既然是對于物理世界的感知和投影,都涵蓋著3D的尺度信息,完整理解視頻內容并使之成為全可編輯化是我們未來的目標,而支撐我們能達到高的影視級處理質量這種在線生成服務和相應的端到端的計算平臺,則是業界的期望。

            杭州當虹科技股份有限公司行業創新解決方案部總經理葉建華:

            超高清視頻中四種AI技術應用

            第一個是AI超分視頻增強,這個AI技術非常成熟,但是百家爭鳴,目前超高清一般來講有六個維度,五個維度是視頻的。

            第二個技術是老片翻新4K化修復,目前老片翻新修復基本上沒有8K,但是4K化修復是非常常見的,但是傳統的翻新說實在真的是一個天價。一個月做完基本上需要30人左右的團隊,成本較高,如果做人工修復,效果比機器稍好一點。

            第三個是轉換,可以用AI實現各種格式之間高質量的轉換,通過AI技術,讓轉換做得更加高質量,在不支持HDR的存量終端上能夠呈現一個更好的原始場景,這也是AI可以用的地方。

            第四是自適應內容感知編碼體系,這個技術非常實用。一是自適應畫質增強,二是參數決策器,在保持較高質量的同時又要解決網絡抖動的問題,就可以動態去分配參數。

            百度在線網絡技術北京有限公司ACG媒體云技術負責人曹菲菲:

            智感超清加速超高清視頻發展

            超高清內容趨勢是非常強烈的,2020年整個超高清產業總體規模預計會達到4萬億元,內容需求有1萬小時,2022年預計會有3萬小時,但在國內電視臺以及互聯網內容平臺上,真正4K產品視頻非常少,有百分之八九十內容缺口亟待補充。

            從產業鏈層面看,視頻超高清內容制作仍然是非常大的瓶頸,一方面各行各業都在加大超高清產品新的作品創作補充,同時怎樣把老片以及低質視頻處理得更高清,也是快速補充缺口的重要方式,而AI智感超清產品,就是在這個環節的加速劑,這也是智感超清環節的意義所在。

            國家廣電總局廣播電視規劃院視音頻測試實驗室主任王惠明:

            超高清視頻中"真4K”與“偽4K”

            現在號稱4K的視頻可以給它做一個分類,如果按照拍攝和制作手段來分,可以分為真4K和偽4K,真4K就是它的格式為4K,同時由4K或更高格式的設備來拍攝制作的視頻,偽4K就是用低分辨率或低幀率變換得到的號稱4K的視頻。從另外一個維度,我們從它的圖像質量劃分,可以分為差4K和好4K,好4K就是格式為4K,同時質量滿足一定要求,差4K是圖像質量不滿足4K要求的視頻,真偽4K是存在一定重疊的。

            TCL電子研發中心畫質技術部部長吳有肇:

            AI提升電視畫質6大應用場景

            AI技術在電視畫質上的應用有幾個場景:第一,基于AI識別視頻內容原始分辨率,做一些差異化清晰度參數的應用。

            第二,基于AI場景識別的畫質增強技術,場景識別主要是基于視覺心理比較敏感或者喜好記憶色的場景。

            第三,基于AI內容識別的畫質增強技術,目前內容識別主要是人臉識別。

            第四,AI SR(超分辨率)算法清晰度增強。這是超高清非常重要的畫質顯示技術,常規的信號處理流程是會對進來的信號做調解碼,然后做中間的轉換之后,做降噪處理,會經過Up-scaling模塊把非超高清信號拉升到超高清,然后給到超高清的屏去做顯示。第五,AI SR清晰度增強在整機端的技術發展。第六,TCL Q畫質引擎,深度融合AI畫質技術。

            工信部電子第五研究所超高清視頻項目負責人韋勝鈺:

            AI助力視頻制作發展和落地

            首先在編解碼方面,到了8K超高清視頻時,原始視頻數據已經達到了60GBPS的量,所以高效壓縮編碼和大帶寬是必須的。我們下一步期望值是能夠實現到160M無損傳輸,從而減輕存儲帶寬和存儲方面的壓力。

            在虛擬拍攝方面,國家在數字工業電影的制作和虛擬拍攝方面的標準基本是空白的,所以聯合了洲明科技、珠江影視等多家機構來開展相應的標準制定工作,希望在技術起步期就以規范的形式來推動新技術的發展和應用落地。

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