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融云為WICC2021“新視界”帶來視頻壓縮技術(shù)新探索

2021年8月12日 14:00  CCTIME飛象網(wǎng)  

7月24日,以“新視界·連未來”為主題的2021全球互聯(lián)網(wǎng)通信云大會(以下簡稱WICC 2021)在北京成功落下帷幕。來自主辦方全球互聯(lián)網(wǎng)通信云領(lǐng)導(dǎo)廠商融云的視頻算法專家黃震坤在“RTC新技術(shù)與應(yīng)用”技術(shù)分論壇中,分享了《基于人工智能的視頻編碼優(yōu)化》的演講。

圖1 WICC 現(xiàn)場融云視頻算法專家黃震坤發(fā)表演講

根據(jù)美國思科公司的相關(guān)研究報告,到2022年,全球移動數(shù)據(jù)流量將達(dá)到每年930艾字節(jié),相當(dāng)于通過全球網(wǎng)絡(luò)每5分鐘傳輸一遍有史以來所有電影的流量,視頻流量占移動數(shù)據(jù)流量的比例將飆升至79%。巨大的傳輸壓力下,視頻編碼壓縮技術(shù)就顯得尤其重要。因此,本屆 WICC黃震坤聚焦于視頻壓縮的前沿技術(shù),針對不同場景需求,為開發(fā)者闡述了視頻編碼方向的最新研究成果、融云的探索實踐,以及該領(lǐng)域未來的發(fā)展前景。

融云在監(jiān)控場景的視頻壓縮技術(shù)及解決方案

WICC 2021上,黃震坤以交通監(jiān)控視頻場景為例,闡述了隨著智慧交通的快速發(fā)展,交通監(jiān)控視頻的數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸式增長,給現(xiàn)有的傳輸和存儲系統(tǒng)帶來了巨大的壓力,因此,提高監(jiān)控場景視頻壓縮的壓縮效率顯得至關(guān)重要。

黃震坤認(rèn)為,要對交通監(jiān)控視頻進(jìn)行高效壓縮,就必須根據(jù)該場景特點,將背景區(qū)域和運(yùn)動區(qū)域細(xì)致區(qū)分。典型的背景區(qū)域包括建筑、樹木等,在畫面中占比較大,且相對固化、變化不大;運(yùn)動區(qū)域包括車輛、行人等,只占整個視頻區(qū)域的一小部分。典型的監(jiān)控視頻如圖2所示,運(yùn)動的車輛即為前景區(qū)域。整體而言,視頻的相鄰幀之間的變化細(xì)微,應(yīng)成為監(jiān)控視頻壓縮關(guān)注的重點。

圖2 典型的監(jiān)控場景

針對這些特點,業(yè)界早期的做法是在重建幀中選擇出長期參考幀,并與己有短期參考幀組合,一起供當(dāng)前待編碼幀做幀間預(yù)測的參考。但是,選取的長期參考幀可能包含有前景物體,導(dǎo)致背景幀“不干凈”。

為了解決這個難點,融云采用 LaBGen-P 的方法提取背景幀,這是由于 LaBGen-P 采用了像素級中值濾波的機(jī)制,基于運(yùn)動檢測的選擇機(jī)制,選擇運(yùn)動最小的像素作為背景像素。通過幀間差的運(yùn)算,可提取到純背景幀的視頻效果。

并且,用 LaBGen-P 的方法提取背景幀,將獲取的背景幀加入到長期參考幀列表,不但可以避免網(wǎng)損和解碼錯誤會導(dǎo)致解碼器出現(xiàn)錯誤,導(dǎo)致誤差擴(kuò)散到后續(xù)的P幀,而且利用反饋機(jī)制與長期參考幀相結(jié)合,還有助于修復(fù)丟失的視頻數(shù)據(jù)。

實驗表明,和原始沒有加入背景幀的 OpenH264 編碼器相比,可將標(biāo)準(zhǔn)測試集中的測試視頻CiscoVT2people_320x192_12fps.yuv,從原始的 56KB 減少到 54KB。

感興趣區(qū)域的視頻壓縮技術(shù)研究模型及實踐探索

不同的場景人們的關(guān)注重點會有所不同。仍以智慧交通為例,交警對于違章車輛的關(guān)注點是車牌號,車牌號是否清晰,將直接影響執(zhí)法證據(jù)的收集是否有效。因此,在帶寬有限的情況下,確保興趣關(guān)注區(qū)域的質(zhì)量是視頻壓縮技術(shù)的關(guān)鍵。

傳統(tǒng)編碼方法致力于對圖像進(jìn)行去相關(guān)處理,這種方法雖然可以達(dá)到去除信息冗余度的效果,但是忽略了視覺冗余。因此,在最新研究中,典型做法是,通過對視頻進(jìn)行目標(biāo)檢測來獲取感興趣區(qū)域,再對感興趣區(qū)域分配更多的碼率,從而提高該區(qū)域的編碼質(zhì)量。圖3即為典型的采用目標(biāo)檢測技術(shù)檢測到的感興趣區(qū)域,并進(jìn)行碼率分配的效果,感興趣區(qū)域的編碼質(zhì)量得到保證。

圖3 典型的基于目標(biāo)檢測碼率分配效果

如何向感興趣區(qū)域分配更多的碼率,黃震坤分別向開發(fā)者介紹了學(xué)術(shù)界代表武漢大學(xué)的理論研究和產(chǎn)業(yè)界代表融云的探索實踐。

武漢大學(xué)在2021年提出了基于博弈論的碼率分配方案模型,具體內(nèi)容包括:

感興趣區(qū)域編碼質(zhì)量為領(lǐng)導(dǎo)者,非感興趣區(qū)域的編碼質(zhì)量為跟隨者;

在設(shè)定的目標(biāo)碼率下,領(lǐng)導(dǎo)者決定感興趣區(qū)域分配的碼率,而跟隨者決定非感興趣區(qū)域的分配的碼率;

對于感興趣區(qū)域來說,它的效用不僅取決于自身,而且影響到整個圖像的編碼質(zhì)量;

非感興趣區(qū)域只能利用余下的碼率達(dá)到最優(yōu)的效用。

而融云的感興趣區(qū)域的視頻編碼方案是,將運(yùn)動區(qū)域檢測和基于博弈論碼率分配方案相結(jié)合,整合為基于場景的感興趣區(qū)域檢測和碼率分配方案。這一方案的特點主要體現(xiàn)在訓(xùn)練不同的 yolo 模型,采用同一個預(yù)訓(xùn)練模型 yolo,訓(xùn)練不同的場景。

圖4 融云感興趣區(qū)域視頻編碼方案

具體地說,針對人的視頻采用訓(xùn)練好的基于人的目標(biāo)檢測模型,針對車的視頻采用訓(xùn)練好的基于車的目標(biāo)檢測模型。其中運(yùn)動檢測的方法選用Vibe,為每個像素點建立一個樣本背景模型(背景模型中包含N 個樣本值),計算待分類像素與背景模型的相似度,如果相似,則分類為背景。

圖5 目標(biāo)和運(yùn)動檢測結(jié)合的感興趣區(qū)域提取效果

通過實驗可以看出,提取了感興趣區(qū)域之后,采用基于博弈論的方法分配感興趣區(qū)域和非感興趣區(qū)域的碼率,最終在有限帶寬的情況下,使得感興趣區(qū)域的編碼質(zhì)量獲得提高, 整體的編碼質(zhì)量也損失不大。具體效果見圖6所示,人臉部分的量化系數(shù)比背景區(qū)域的量化系數(shù)要小,在帶寬受限的情況下,能夠保留人臉部分的細(xì)節(jié)。

圖6 基于感興趣區(qū)域的碼率分配效果

視頻壓縮技術(shù)的最新研究和應(yīng)用前景

目前在視頻壓縮的研究方面,主要是基于人工智能的深度學(xué)習(xí)技術(shù)和端到端的視頻壓縮框架。

深度學(xué)習(xí)技術(shù)替換混合編碼框架模塊,可用于碼率分配、塊劃分以及幀內(nèi)預(yù)測和幀間預(yù)測。以幀間預(yù)測為例,實驗結(jié)果表明,與 HEVC 相比,基于深度學(xué)習(xí)所提出的方法在low delay P配置下,能達(dá)到平均1.7%(最高為8.6%)的碼率減少。端到端的視頻壓縮框架最新研究成果是對現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)視頻壓縮,只能利用少數(shù)的參考幀進(jìn)行壓縮的問題, 研究人員提出了重復(fù)自編碼器和重復(fù)概率估計模型。

黃震坤介紹,這些技術(shù)目前都尚處于非常前沿的研究階段,但擁有著非常廣闊的應(yīng)用前景:首先,采用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)替換視頻壓縮的混合編碼框架,可以提高編碼效率,在 WebRTC 中具有重要的應(yīng)用價值;其次,深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)對碼率進(jìn)行分配,將改善在使用 WebRTC 視頻傳輸中的卡頓現(xiàn)象;第三,基于深度學(xué)習(xí)的帶寬估計模型也將比傳統(tǒng)的帶寬估計方法更有優(yōu)勢。

結(jié)語

在實時音視頻領(lǐng)域,視頻壓縮是非常重要的技術(shù)。隨著5G基礎(chǔ)設(shè)施的完善,新的視頻應(yīng)用場景不斷涌現(xiàn),視頻壓縮技術(shù)也在迭代。為了確保視頻高質(zhì)量和高傳輸效率,視頻壓縮技術(shù)要考慮存儲、編解碼、算力和帶寬等因素在內(nèi)的總成本,要在畫質(zhì)、碼率和性能之間做平衡。隨著 5G 基礎(chǔ)設(shè)施的完善,新的視頻應(yīng)用場景不斷涌現(xiàn),視頻壓縮技術(shù)也會不斷迭代創(chuàng)新。而融云將深度參與其中,引領(lǐng)發(fā)展!

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