科技报告正文模板

科技报告正文模板

ID:26045708

大小:5.93 MB

页数:32页

时间:2018-11-24

科技报告正文模板_第1页
科技报告正文模板_第2页
科技报告正文模板_第3页
科技报告正文模板_第4页
科技报告正文模板_第5页
资源描述:

《科技报告正文模板》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库

1、目录一引言部分:31.描述研究背景和意义32.前期研究基础33.课题申请单位及主要参与单位研究基础54.研究范围和目标6目标1:音视频编码技术与数据封装技术的技术难点的突破6目标2:智能视频内容分析主要的技术难点的突破75.研究思路和总体方案7二主体部分81.课题研究内容、技术路线和创新点91)研究内容92)课题实施的基本原则92.课题的技术路线10(1)TMEncoder高清视频采集编码器10(2)iGuide虚拟播出系统12(3)iVision多点控制展示系统14(4)iSearch视频资讯搜索系统16(5)iSee视频资讯展示系统17(6)i

2、Pai、iPlay、iStudio等其他产品223.电视数据智能采集处理及分析平台22(一)生产平台方案22(二)资源存储管理和服务方案24三结论部分30插图清单此处插入插图清单附表清单此处插入附表图清单正文一引言部分:1.描述研究背景和意义1)多终端、跨平台具有良好兼容性与可扩展性的音视频编码技术及数据封装技术:多媒体终端种类越来越多,各终端采用的操作系统各不相同,各网络电视运营商所采用的网络电视播控模式、媒体数据传输方式也各有不同。这导致不同终端能正确接收和播放的音视频数据格式以及传输协议也各有不同,这就需要电视制作时提供各种不同格式及不同封装

3、的视频内容以适配不同终端。另外,为了保证视频节目内容在未来的良好扩展性,确保在新终端和新系统亦能正确播放,需要在节目制作时考虑视频格式和封装的良好的平台通用性。2)智能视频内容分析及理解:通过剖析当前视频内容分析中的人工编目和线性浏览及回溯方式已经远远不能满足海量增长电视节目的处理、现有的视频内容分析系统效率低、性能不高、鲁棒性低等不足,在现有较好积累的基础上,提出更高效的识别算法和检索技术解决并完善现有平台的处理和分析性能。2.前期研究基础1.国内外现有技术、知识产权和技术标准现状及预期分析在视频转码方面,传统的视频转码技术根据需求可以分为四大类

4、:比特率转换、分辨率转换、帧率转换和格式转换。为了适应不同播控平台、网络带宽和终端,在实际转码中往往需要综合应用多种视频转码技术。而国内外相关专家的研究工作,往往仅立足于某一种视频转码技术,他们并没有考虑到与其他技术的兼容性问题。因此在实际工程应用中,主流的转码做法采用全解全编的方式,即对原音视频数据完全解码,重建原始音视频数据,然后根据输出码流的参数对音视频数据进行完全的编码。这种方式可以适应各种转码需求,但由于采用了完全编码的方式,其中计算复杂度较高的模块如运动估计、宏块模式判决等将浪费大量的计算资源,造成转码速度不快。通常一个单核的CPU只能

5、实时完成一路标清视频的转码工作。另一方面,流媒体播控平台在不同的操作系统中所支持的流格式并不完全相同,譬如:iOS系统不支持FLV格式的视频,而FLV对H.264的支持也不好。为了保证流媒体播控平台的良好兼容性,近年推出了基于HTML5的流媒体播控协议,它采用HTTP方式进行视频数据传输,用户在Web页面中通过调用本地播放器对音视频数据进行播放,它不再需要用户安装独立的客户端进行视频浏览,降低了网络电视运营商对平台的维护难度,可以实现播控平台的跨平台业务。同时,MPEG组织与2011年发布了基于HTTP的自适应流规范草案(DynamicAdapti

6、veStreamingofHTTP,DASH)。它将同一内容的多中规格的音视频数据流进行有效的复合封装(如下图所示),可以有效而灵活的在多种数据流间进行传输和控制,良好的解决了用户在观看音视频节目时在屏间无缝切换的需求,可以较好的支持跨平台、多终端适应的网络电视业务。DASH数据格式结构图在视频内容分析与理解方面,如何实现智能化的基于内容的视频分析一直是信息检索领域中的研究热点,其最终目标是实现基于语义的视频检索。经过近二十年的努力,视频检索在感知特征的提取和表达、视频结构分析、视频摘要、视频索引建立等多个方面都取得了长足的进步,并出现了Media

7、Mill、Informedia、Advent、QBIC等商用的图像/视频检索系统,支持根据多种音视频底层特征、草图、示例图片或视频片段、以及关键词来进行视频查询。值得指出的是,正是由于视频检索在信息检索领域的重要性,从2003年开始,美国国家标准技术协会组织了专门针对视频检索的TRECVID国际权威测评。测评的任务包括镜头边界检测、摄像机运动检测、语义视频搜索、高层概念检测、新闻视频摘要、重复视频检测和监控视频的事件检测等任务。目前参与TRECVID的大学和研究机构已经达到119家之多,分别来自北美、亚洲、欧洲、澳洲。北美的如IBMWatson研究

8、中心、AT&T研究中心、卡耐基.梅隆大学、哥伦比亚大学的Advent小组、加州大学的Berkeley、SantaBarba

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。