《普適計算環境下的跨設備螢幕內容共享關鍵技術研究》是依託清華大學，由陶品擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：普適計算環境下的跨設備螢幕內容共享關鍵技術研究
- 依託單位：清華大學
- 項目負責人：陶品
- 項目類別：面上項目
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
普適計算環境具有異構性、動態性、關聯性和實時性的特點，該環境中需要共享各種資源，其中螢幕內容共享是一種重要的計算需求。將不同設備的螢幕顯示內容無差別地視為圖像序列來共享是一種理想的解決方案，但數據量大，如何對螢幕圖像進行高效地編碼壓縮和傳輸共享是普適計算面臨的挑戰之一。本申請將基於普適計算環境下的螢幕內容共享需求，深入分析螢幕圖像序列獨有的統計特徵，以基於局部化哈希索引的像素級模板匹配算法為核心，以普適計算環境中的動態快取布署為紐帶，重點研究如下關鍵問題：基於螢幕圖像統計特徵的高效壓縮算法；適應異構計算和網路環境的螢幕編碼資源分配方法；低延遲的螢幕編碼與傳輸關鍵技術。 本課題組在普適計算和視頻編碼領域已積累了深厚的研究基礎，依託國家實驗室（籌）和教育部普適計算實驗室的平台優勢，預期可以取得深入且創新性的研究成果。
結題摘要
普適計算環境具有異構性、動態性、關聯性和實時性的特點，普適計算環境對各種計算資源的共享有很大的需求，其中螢幕內容的共享是一個重要的需求。將不同設備的螢幕信息無差別地視為圖像序列是一種理想的解決方案，但螢幕圖像一般解析度高、數據量大，本項目基於普適計算環境的螢幕互動需求，深入分析螢幕圖像序列獨有的統計特徵，研究針對螢幕圖像重複性強的特點研究高效編碼技術。項目圍繞螢幕圖像獨有的統計特徵及其帶來的編碼算法方面的問題，提出了一種基於像素重排序的視頻編碼框架，有效利用了螢幕圖像中的重複性來提高編碼效率，系統研究了重排序後的螢幕圖像幀內編碼器框架和預測技術，探索殘差編碼與分散式攝像機採集編碼關鍵技術；並套用深度學習神經網路提升圖像分析預測能力。通過面向測試序列數據和實際問題進行研究，本項目的核心編碼框架申請了2項美國發明專利和2項中國發明專利並已獲得授權，同時發表了期刊會議論文5篇、其他中國發明專利2項，構建了一個不同於已有MPEG/H.26x系列編碼標準的具有自主智慧財產權和核心技術的技術框架。
