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7月24日，以“新視界·連未來(lái)”為主題的2021全球互聯(lián)網(wǎng)通信云大會(huì)（以下簡(jiǎn)稱(chēng)WICC 2021）在北京成功落下帷幕。來(lái)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(zhuān)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(chǎng)融云視頻算法專(zhuān)家黃震坤發(fā)表演講
根據(jù)美國(guó)思科公司的相關(guān)研究報(bào)告，到2022年，全球移動(dòng)數(shù)據(jù)流量將達(dá)到每年930艾字節(jié)，相當(dāng)于通過(guò)全球網(wǎng)絡(luò)每5分鐘傳輸一遍有史以來(lái)所有電影的流量，視頻流量占移動(dòng)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(duì)不同場(chǎng)景需求，為開(kāi)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(shí)踐，以及該領(lǐng)域未來(lái)的發(fā)展前景。
融云在監(jiān)控場(chǎng)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(chǎng)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(zhǎng)，給現(xiàn)有的傳輸和存儲(chǔ)系統(tǒng)帶來(lái)了巨大的壓力，因此，提高監(jiān)控場(chǎng)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(duì)交通監(jiān)控視頻進(jìn)行高效壓縮，就必須根據(jù)該場(chǎng)景特點(diǎn)，將背景區(qū)域和運(yùn)動(dòng)區(qū)域細(xì)致區(qū)分。典型的背景區(qū)域包括建筑、樹(shù)木等，在畫(huà)面中占比較大，且相對(duì)固化、變化不大；運(yùn)動(dòng)區(qū)域包括車(chē)輛、行人等，只占整個(gè)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(dòng)的車(chē)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(diǎn)。
圖2 典型的監(jiān)控場(chǎng)景
針對(duì)這些特點(diǎn)，業(yè)界早期的做法是在重建幀中選擇出長(zhǎng)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(cè)的參考。但是，選取的長(zhǎng)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(gè)難點(diǎn)，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(jí)中值濾波的機(jī)制，基于運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的選擇機(jī)制，選擇運(yùn)動(dòng)最小的像素作為背景像素。通過(guò)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(zhǎng)期參考幀列表，不但可以避免網(wǎng)損和解碼錯(cuò)誤會(huì)導(dǎo)致解碼器出現(xiàn)錯(cuò)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(zhǎng)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(shí)驗(yàn)表明，和原始沒(méi)有加入背景幀的 OpenH264 編碼器相比，可將標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試集中的測(cè)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(shí)踐探索
不同的場(chǎng)景人們的關(guān)注重點(diǎn)會(huì)有所不同。仍以智慧交通為例，交警對(duì)于違章車(chē)輛的關(guān)注點(diǎn)是車(chē)牌號(hào)，車(chē)牌號(hào)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(duì)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(jué)冗余。因此，在最新研究中，典型做法是，通過(guò)對(duì)視頻進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)來(lái)獲取感興趣區(qū)域，再對(duì)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(cè)技術(shù)檢測(cè)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(cè)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(kāi)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(shí)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(duì)于感興趣區(qū)域來(lái)說(shuō)，它的效用不僅取決于自身，而且影響到整個(gè)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(dòng)區(qū)域檢測(cè)和基于博弈論碼率分配方案相結(jié)合，整合為基于場(chǎng)景的感興趣區(qū)域檢測(cè)和碼率分配方案。這一方案的特點(diǎn)主要體現(xiàn)在訓(xùn)練不同的 yolo 模型，采用同一個(gè)預(yù)訓(xùn)練模型 yolo，訓(xùn)練不同的場(chǎng)景。
圖4 融云感興趣區(qū)域視頻編碼方案
具體地說(shuō)，針對(duì)人的視頻采用訓(xùn)練好的基于人的目標(biāo)檢測(cè)模型，針對(duì)車(chē)的視頻采用訓(xùn)練好的基于車(chē)的目標(biāo)檢測(cè)模型。其中運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的方法選用Vibe，為每個(gè)像素點(diǎn)建立一個(gè)樣本背景模型（背景模型中包含N 個(gè)樣本值），計(jì)算待分類(lèi)像素與背景模型的相似度，如果相似，則分類(lèi)為背景。
圖5 目標(biāo)和運(yùn)動(dòng)檢測(cè)結(jié)合的感興趣區(qū)域提取效果
通過(guò)實(shí)驗(yàn)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(jiàn)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(cè)和幀間預(yù)測(cè)。以幀間預(yù)測(cè)為例，實(shí)驗(yàn)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(duì)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(wèn)題, 研究人員提出了重復(fù)自編碼器和重復(fù)概率估計(jì)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(jià)值；其次，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)對(duì)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(jì)模型也將比傳統(tǒng)的帶寬估計(jì)方法更有優(yōu)勢(shì)。
結(jié)語(yǔ)
在實(shí)時(shí)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(chǎng)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(chǔ)、編解碼、算力和帶寬等因素在內(nèi)的總成本，要在畫(huà)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(chǎng)景不斷涌現(xiàn)，視頻壓縮技術(shù)也會(huì)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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