適應雲計算環境的視頻編碼、傳輸與智慧型處理

《適應雲計算環境的視頻編碼、傳輸與智慧型處理》是依託西安交通大學，由黃華擔任項目負責人的重點項目。

基本介紹

• 中文名：適應雲計算環境的視頻編碼、傳輸與智慧型處理
• 項目類別：重點項目
• 項目負責人：黃華
• 依託單位：西安交通大學

中文摘要

視頻數據量大、非結構性、維數高、語義多樣性的特點，使得海量視頻的存儲、組織與管理、處理與利用對計算和通信設施提出了新的挑戰。雲計算技術的出現為視頻處理提供了前所未有的機遇。本課題擬基於雲計算環境，以視頻的智慧型處理為中心研究適應雲計算環境的視頻編碼、傳輸與智慧型處理問題。主要研究雲計算環境下的視頻結構分析，面向視頻處理的雲計算模型，雲計算環境下的視頻高效編輯與合成技術，雲計算環境下的視頻內容理解和信息整合技術，面向雲-端的視頻自適應編碼、轉碼和傳輸技術等，以探索雲計算環境下海量視頻處理的新模式和適合海量視頻處理的雲計算平台。預期在國內外重要學術期刊或會議發表論文40篇以上，其中IEEE/ACM Transactions等頂級學術期刊和ACM Siggraph、IEEE ICCV、IEEE CVPR、ACM MM等頂級會議論文不少於8篇。

結題摘要

網際網路的飛速發展為信息技術帶來了巨大的變革。從桌面計算到網路計算，網路化套用已成為信息技術和產業發展新的戰略機遇。雲計算以其彈性計算和提供按需服務的特點，成為網路化套用的支撐平台和服務形式，而面向視頻的雲計算服務已經成為新的技術創新和套用模式。 本項目針對雲計算環境下網路視頻聚集形成的全新資源組織形式以及網路環境下視頻服務的不確定性需求，通過建立適應彈性計算與不確定性需求的視頻表達、組織與計算模型，研究了適應雲計算環境的視頻編碼、傳輸與智慧型處理的一系列新方法。具體內容包括：基於數據依賴去耦合的並行視頻編轉碼，實現了適合雲環境的分散式的高並行、高效率視頻編轉碼，相比HEVC參考軟體HM平均加速50倍，壓縮性能損失僅5%；數據分布局部性感知的彈性資源調度，與亞馬遜和其他雲供應商提供的傳統的雲計算方案相比，Morpho在系統的數據處理執行時間減少了62%，同時網路流量也有顯著的減少；邊緣雲用戶訪問模式挖掘與視頻內容部署，顯著提升了快取效率，伺服器負載降低38%；計算與網路資源聯合最佳化的雲到邊緣視頻協同傳輸，有效提高了用戶視頻服務質量、降低了系統轉碼計算資源消耗，使得同一視頻超過8個版本可減少90%的線上轉碼的計算消耗；可伸縮的視頻關聯組織及其圖結構表示，能夠根據用戶訪問狀態進行圖節點的動態增/刪；以路徑為中心的高效圖計算技術，基於CPU的圖計算方法比流行的系統如X-Stream、GraphChi等存儲降低50%以上，時間提升5倍以上，基於GPU的圖計算方法比現有的CPU圖計算系統能夠獲得5.3倍以上的性能提升，比現有的GPU圖計算系統能夠獲得2倍以上的性能提升。 在國內外重要學術期刊或會議發表/錄用論文68篇，其中IEEE/ACM Transactions、IEEE INFOCOM等頂級期刊/會議論文16篇。申請發明專利34項。