在Mozilla，我们一直在努力研究新一代AV1视频编解码器。AV1可比HEVC（H.265）和Google VP9提高25％的编码效率，并由AOM开放媒体联盟（ Mozilla & ATEME都是是其一部分）开发。
视频产业现在处于一个十字路口，巨大的视频服务行业每年价值约 2000 亿美元。视频占互联网所有流量的 80%，这个比例还在增长。而在这 80% 的流量中，80% 是由 H.264 比特流组成的 -- 这是当今主流的视频编解码器。但 H.264 是在 2003 年实现标准化的，整整 18 年了，现在时机已经成熟，需要一个更新、更强大的编解码器来取代它。
最近我们做了一个小项目，通过对接亚马逊的开放API，将智能家居中的自营摄像头视频可以投屏到Alexa智能音箱上，可以对着喊一句：alexa,open the door。就可以将安装在门外的摄像头唤醒，然后观看视频直播。
卷积神经网络（CNN）在许多图像/视频处理任务中取得了不错的性能表现。而AVS3作为国内自研的新一代视频编码标准，我们将 CNN 应用于 AVS3 视频编码标准，提出了一个低复杂度多模型 CNN 环路过滤方案。首先通过多个轻量级网络模型对比，选择简化的 ResNet 作为整体方案的基础单模型。然后在这基础上，提出了多模型迭代训练框架，实现多模型滤波器方案。并针对不同的比特率范围对网络深度与多模型数量进行了优化，以实现网络模型性能和计算复杂度之间的权衡。实验结果表明：所提出的方法在 All intra 配置条件下，在 Y 分量上实现平均 6.06% 的 BD-rate 节省。与其他编码性能相当的 CNN 环路滤波器相比，我们所提出的多模型环路滤波方案可以显著降低解码器的复杂性，实验结果表明，解码时间平均可以节省 26.6%。
2016 年，DeepMind 推出了第一个能够在围棋中击败人类的智能体——AlphaGo。在之后的几年里，其继任者 AlphaZero 和 MuZero 继续向通用算法进发，用更少的预定义知识掌握了更多的游戏。例如，MuZero 在没有被告知规则的情况下就掌握了象棋、围棋、日本将棋和雅达利游戏。
视频编码利用信号的信息冗余来降低数据率。无损编码依赖于：差分预测编码、变换、熵编码。有损编码通过添加量化过程来进一步提高压缩效率。
据我所知，这是第一次有研究对代表基本视频编码（Essential Video Coding，EVC）、通用视频编码（Versatile Video Coding，VVC）和低复杂度增强视频编码（Low Complexity Enhancement Video Coding，LCEVC）的编解码器以及 AV1、HEVC 和 H.264 的质量和性能进行比较。它并不像我希望的那样详尽，但结果应该有助于你了解三个较新的 MPEG 编解码器的目标，以及它们与旧编解码器的对比情况。
在超高清视频画质需求与网络带宽桎梏的博弈中，视频编码无疑是所有公司关注的重点，短短两年时间，腾讯自研服务端编码器V265从最初的原始框架，到现如今的大幅完善落地使用，期间经历了大大小小无数次的迭代、优化。如通过自适应码率分配提升压缩效率，采用三级码率控制模型精准调控码率。本文由腾讯云专家工程师张贤国在LiveVideoStackCon 2019北京大会的分享内容整理而成。 文 / 张贤国 大家好，我是张贤国，毕业后长期从事于视频编码标准制定（HEVC、VVC），以及视频编码器（H.265）研发工作，2
大家好，我是张贤国，毕业后长期从事于视频编码标准制定（HEVC、VVC），以及视频编码器（H.265）研发工作，2017年加入腾讯，主要负责视频编码研发相关工作。本次分享将重点介绍V265编码器的业务体验优化，包括码率控制优化以及业务适配相关的优化。主要内容可以分为三个部分，首先简单介绍V265的最新情况，然后重点讲解V265在码率控制方面所做的一些优化，最后会介绍V265编码器在业务落地过程中遇到的一些问题与解决方案。
Fatemeh 首先介绍道，即便是 VVC， AV1/AV2 或 EVC 等下一代编码器使用了更为先进和复杂的编码工具，被编码的视频也无可避免地会产生模糊、块效应、振铃效应等明显可见的压缩伪影，尤其是在低码率编码的情况下。在编码器普遍采用的基于块的混合编码框架中，在块的边界部分产生的不连续性导致了块效应失真。另一种失真来源是量化损失，在低码率下使用粗糙量化和较大的量化步长时，残差信号的变换系数就产生了量化损失，这会引入振铃效应、平滑边缘或者模糊的失真。
论文标题：A Generative Compression Framework For Low Bandwidth Video Conference
视频编码推动了过去25年的学术研究，并且推出了引人注目的产品与服务。众多公司都围绕视频编码和传输而构建--- Netflix和Google的YouTube是两个最好的例证。
本文来自Video Scale 2020，演讲者是来自Facebook的研究科学家Ioannis Katsavounidis。演讲题目是视频编码标准和FB的提升工作。演讲分为如下几个部分。
在本系列前面的帖子中，我们连续梳理了Netflix、YouTube、Beamr、EuclidIQ、Bitmovin、Harmonic、V-Nova、Cisco、MediaMelon、AWS Elemental及Mux在CAE (Content Aware Encoding) for ABR领域的一些进展，本文将简要介绍一下编码优化领域的另一位成员 — ZPEG在这方面的技术动态。
2017年9月17日至20日，IEEE国际图像处理会议（ICIP 2017）在北京国家会议中心举办，国内外许多学术界以及工业界的专家学者们都与会进行交流与讨论。9月20日早，旨在使用图像恢复方法来提升编码效率的Grand Challenge环节中，我们作为唯一的参赛者进行了技术分享。主办方希望可以征集一种类似于HEVC标准中后处理的方法来提升编码效率，与传统不同的是，可以使用伴随码流传输的辅助信息在解码器上帮助图像复原，其中辅助信息可以在编码端进行提取与压缩。为了将图像复原技术更好结合到视频压缩之中，这里也
文/ Andrey Norkin, Joel Sole, Mariana Afonso,Kyle Swanson, Agata Opalach, Anush Moorthy, Anne Aaron
RTP（Real-time Transport Protocol）协议，全称是实时传输协议。它主要用于音视频数据的传输。
改进视频压缩对于更敏捷、更高质量地传输视频文件非常重要，同时使用更少的带宽和存储空间。从4K流媒体传输到智能手机的视频聊天及笔记本电脑的屏幕共享一切都可以通过更强质量更小的压缩编码视频。
人工智能方法在信号处理许多领域的普遍应用导致对底层神经网络（NN）的高效分配、训练、推理和存储的需求不断增加。为此，需要寻求有效的压缩方法，提供最小的编码率的同时，神经网络性能指标（例如分类精度）不会降低。
然后分别开启音频和视频的解码线程开始解码。我们可以看到涉及的主要结构体有AVCodecContext 、AVCodecParameters 、AVCodec 、AVFrame
简介： 视频数据是目前互联网流量中最大的一部分，占用的带宽比重较大。而通常在视频流媒体应用中，播放端可以达到的最高质量水平与可用带宽直接相关，因此高效的视频编码器对于视频内容提供商而言可以有效降低带宽成本。目前市场上最主要的视频编解码器AVC/H.264被广泛用于流媒体应用，但是构建H.264的编码技术已经过时，而像HEVC这样的新一代视频编解码器可以在保持视频质量不变的同时将带宽需求降低高达50％。但是，由于许可费用昂贵且具有不确定性，HEVC从发布到现在已经有四年多的时间了，目前还没有被广泛部署。近
作为HEVC比较热门的继承者，AOM推进的AV1在2018年进入了大家的视野。研究AV1的新编码工具离不开一个强大的码流分析工具。AOM 得益于开源社区的贡献，其码流分析工具也在同步的推出，给研究AV1新编码工具的小伙伴带来省去不少麻烦。
有损压缩通过变换和量化技术证明了其在视频压缩中的效率的同时，也表明其会带来量化错误问题。为了补偿这一误差，许多研究者开发了滤波技术，比如去块滤波、样本自适应偏移以及基于维纳的滤波。更进一步的，最近的编码标准将滤波技术应用于环内也取得了图像质量实质上的提高。目前，大部分的滤波技术集中在环路内，作为预处理的滤波还没有被广泛用于有损视频压缩，尤其是最近的视频编码标准 HEVC 和 VVC 中。少部分研究者根据视频压缩标准，基于传统的信号处理技术来进行预处理以提高视频质量，这样做复杂度低但是效率有限。
大家好，我是RealNetworks的况超，本次演讲的主题是视频编解码优化以及与AI的实践结合，虽然我不是AI技术的专家，但在做视频编解码的后期也会用到一些AI的技术，所以也会与大家一起分享这部分的内容。
大家好，我是来自网易云信的何鸣，目前主要负责网易云信G2音视频框架中视频编解码引擎的开发与优化工作。
沉浸式媒体在今天得到了广泛的关注，学术界已经做出了巨大的努力来探索和解决其技术挑战。ISO/IEC MPEG 牵头的沉浸式音频、图像和视频信号编码表示的标准化工作已经得到了非常积极的发展。MPEG Immersive Video（MIV）旨在压缩由多相机捕获的3D场景表示。MIV标准通过播放摄像机拍摄的3D场景，实现高保真的身临其境体验，为观众观看的位置和方向提供六个自由度（6DoF）。随着MIV标准在2021年7月实现技术层面的完成，越来越多的工作希望探索实时沉浸式视频播放和流媒体的能力。
本文来自AOMedia 2019 Research Symposium的演讲，演讲者是来自美国普渡大学的助理教授Fengqing Maggie Zhu。演讲主题是可切换的基于区域的AV1编解码工具。
-t duration 设置记录时间 hh:mm:ss[.xxx]格式的记录时间也支持
在 YUV 到 RGB 的转换公式中，U 和 V 分量减去 0.5 的原因与 YUV 颜色空间的编码方式有关。YUV 格式通常用于视频压缩，其中 Y 代表亮度（luminance），而 U 和 V 代表色度（chrominance），也就是颜色信息。在某些 YUV 格式中，U 和 V 的取值范围是标准化的，例如在 8 位颜色深度中，U 和 V 的取值范围是从 -128 到 127。这种表示方法将色度的中心点设在了 0，使得色度信号可以表示正负偏差。
本次分享内容主要分为五个部分，首先是全民直播大时代的背景介绍，第二是直播痛点分析，第三是淘宝直播窄带高清技术，第四是音视频技术趋势探讨，最后是在线互动。
H.264，又称为 MPEG-4 第10部分，高级视频编码（英语：MPEG-4 Part 10, Advanced Video Coding，缩写为 MPEG-4 AVC）是一种面向块的基于运动补偿的视频编码标准 。
在H.264中，量化参数分3个级别给出：图像参数集（pps）、片头（slice_header）、宏块（mb）。
深度学习赋予了诸如计算机视觉等领域新的研究契机，其应用也获得了视频编码领域的诸多关注。在LiveVideoStack线上分享中北京大学信息技术学院 助理研究员王苫社详细介绍了当下深度学习在视频编码中的
1.背景介绍 随着高动态范围(HDR，High Dynamic Range)概念的普及以及诸如OLED等技术上的进步，消费者市场对HDR设备呈现出极大的热情。相比4K带来的是更多细节和更加精细的纹理上的变化，HDR带来的则是在色彩呈现上更加生动的画面。HDR电视的最高亮度可达1000尼特，亮度的提升使得场景更加的真实。由于HDR相比标准动态分布(SDR，Standard Dynamic Range)拥有更广的亮度范围，因此将HDR的光信号转换为数字信息以进行编码相比传统SDR信号，也需要新一代的变换函数，比
与传统标准动态范围（SDR）视频相比，高动态范围（HDR）视频由于比特深度的增加提供了更加丰富的亮区细节和暗区细节。最新的显示技术通过清晰地再现HDR视频内容使得为用户提供身临其境的观看体验成为可能。面对目前日益增长的HDR视频消费需求，研究现有的压缩工具或引入新的技术来高效压缩HDR视频变得十分迫切。本文将介绍有关MPEG及VCEG针对HDR视频压缩的研究进展。
编译好的windows可用版本的下载地址（官网中可以连接到这个网站，和官方网站保持同步）：http://ffmpeg.zeranoe.com/builds/
python爬虫查询车站信息 目录: 1.找到要查询的url 2.对信息进行分析 3.对信息进行处理 python爬虫查询全拼相同的车站 目录： 1.找到要查询的url 2.对信息进行分析 3.对信息
image.png 深度学习赋予了诸如计算机视觉等领域新的研究契机，其应用也获得了视频编码领域的诸多关注。在LiveVideoStack线上分享中北京大学信息技术学院 助理研究员王苫社详细介绍了当下深
最近，越来越多的图像被压缩并发送到后端设备进行机器视觉分析任务（例如目标检测），而不仅仅是供人类观看。然而，大多数传统的或可学习的图像编解码器都是最小化人类视觉系统的失真，而没有考虑到机器视觉系统的需求。在这项工作中，我们提出了一种用于机器视觉任务的图像压缩前处理方法。我们的框架不依赖于可学习的图像编解码器，而是可用于传统的非可微分编解码器，这意味着它与编码标准兼容，并且可以轻松部署在实际应用中。具体而言，我们在编码器之前增加一个神经网络前处理模块，用于保留对下游任务有用的语义信息并抑制无关信息以节省比特率。此外，我们的神经网络前处理模块是量化自适应的，可以在不同的压缩比下使用。更重要的是，为了联合优化前处理模块和下游机器视觉任务，我们在反向传播阶段引入了传统非可微分编解码器的代理网络。我们在几个具有不同骨干网络的代表性下游任务上进行了广泛的实验。实验结果表明，我们的方法通过节省约20%的比特率，在编码比特率和下游机器视觉任务性能之间取得了更好的权衡。
这是2020年VCIP的一篇论文：灵感来自EDSR，以帧内预测信号作为附加输入，Y，U和V分量的平均BD速率增益分别为6.7％，12.6％和14.5％。
/问题描述 100 可以表示为带分数的形式：100 = 3 + 69258 / 714。 还可以表示为：100 = 82 + 3546 / 197。 注意特征：带分数中，数字1~9分别出现且只出现一次（不包含0）。 类似这样的带分数，100 有 11 种表示法。 输入格式 从标准输入读入一个正整数N (N<10001000) 输出格式 程序输出该数字用数码1~9不重复不遗漏地组成带分数表示的全部种数。 注意：不要求输出每个表示，只统计有多少表示法！ 样例输入1 100 样例输出1 11 样例输入2 105 样例输出2 6 */
AV1 以其出色的压缩性能，无疑是自 2017 年以来备受关注的新生代视频编码标准。业界也相继对 AV1 进行了一些评测工作，如 Facebook、Netflix 对它的编码复杂度也从早期的 VP9 的近千倍降到了百倍。为了验证 AV1 在短视频上的性能，美图音视频团队自 2018 年 11 月，基于 Top 500 美拍短视频进行了一次全面的 AV1 性能评估，对标编码器采用在实际生成环境中使用的主流视频编码器 x264、x265、VP9。
导读 | 腾讯会议系统中，视频质量是影响用户体验的主要因素，对视频质量进行评估和优化是吸引和留住用户的关键。在开发腾讯会议质量评估系统的过程中，有哪些技术难点和相应的解决方案？在【腾讯技术开放日· 云视频会议专场】中，腾讯多媒体实验室高级研究员王海强进行了分享。 本次分享共包括四部分，第一部分是视频质量评估的背景介绍；第二部分，介绍在视频会议这种实时通信系统中，与质量损伤相关的环节及对应的优化策略；第三部分，介绍针对腾讯会议场景所开发的基于深度学习的全参考视频质量评估算法；第四部分是围绕腾讯会议搭建的一个
一直以来自己对各种网络条件下的抓包都很感兴趣，虽然最常用的还是 Fiddler 抓取 HTTP 或 HTTPS 的包，但工作中还得是 Wireshark，毕竟不是所有设备的交互都是 HTTP 或 HTTPS 呢
📷 本文来自 Juphoon CTO/VP 钱晓炯在LiveVideoStack 线上交流分享，并由LiveVideoStack整理而成。分享中钱老师介绍了实时视频通信质量评价相关探索实践以及如何根据
第一种是项目分离，承载页面分离。他的特点是简单，快速，前端只关注浏览器方面，除浏览器端之外都是后端负责。当然缺点是沟通成本高，前期，前端需要使用 ng 或者代理工具调试，后期，还要把页面给到后端，并且新建一个对应的路由。这样来来回回，调试非常的复杂，一旦前后端同学涉及到跨部门，跨楼层合作，这些成本又会相应的增加。
视频编码是对一帧帧图像来进行的。一般彩色图像的格式是 RGB 的，即用红绿蓝三个分量的组合来表示所有颜色。但是，RGB 三个颜色是有相关性的，为了去掉这个相关性，减少需要编码的信息量，通常会把 RGB 转换成 YUV，也就是 1 个亮度分量和 2 个色度分量。
1 我们为什么要进行压缩? 2 视频信息为什么可以被压缩? 3 视频压缩算法概述 （一）我们为什么要进行压缩? 原始的视频数据YUV(RGB)很大，举个例子: 1080p@60fps，2h的电影，其
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
云直播
对象存储
