加速超高清跨行业应用 推动着超高清视频融合发展

2021-07-05 11:15:01

5月10日,由工业和信息化部电子第五研究所、广州市超高清视频产业促进会承办,智能产品质量评价与可靠性保障技术工信部重点实验室、华南理工大学未来技术学院协办的2021世界超高清视频(4K/8K)产业发展大会超高清视频质量+人工智能应用创新论坛在广州越秀国际会议中心举办。

随着人工智能、5G商用、云计算等新技术与超高清视频的融合创新发展,超高清视频在广播电视、文教娱乐、安防监控、医疗健康、智能制造等领域的应用逐步深入,推动着超高清视频向高质量、高效率、跨产业融合等方向发展。

在过去抗击新冠疫情的一年里,超高清视频技术也为以远程医疗、远程教育、安防监控为代表的非接触式经济发展提供了重要助力,人工智能也加速了超高清视频发展,超高清视频与人工智能的融合应用正迅速增强。

人工智能加速超高清视频发展主要体现在以下四方面:

人工智能赋能超高清视频高速压缩编码和图像识别处理,传统边缘图像智能增强技术的应用大大降低了超高清制作成本,大大缓解内容短缺的问题。

人工智能技术赋能视频处理,老旧影像、不清晰影像都可以在AI技术的支持下进行去噪、还原,提升分辨率,不仅包括图像,还有声音等方面。

人工智能技术加速智慧城市建设,很多老旧摄像头如何与智能平台对接是目前城市建设中非常强的刚需。

人工智能加速超高清跨行业应用,在近年来兴起的VR技术上,AI智能拼接技术有效提高了VR视频的制作效率,甚至可以做到VR实时直播,智能建模和动作交互等技术也在医疗、教学、居家健身等方面都有了相应的应用落地,而AI剪辑技术可以快速实时生成我们想要的花絮片段,推动了多视角交互视频的发展。

超高清视频显示技术不断升级和发展,人工智能在我们生活和工作中的应用也越来越广泛,作为重大创新和革新的产物,我国超高清视频产业和人工智能产业也迎来了重大发展机遇,随着图像增强、柔性显示、互联互通等关键技术进步,超高清视频和人工智能技术融合应用也越来越广泛。

􀳊专家观点

西安电子科技大学副校长石光明:

超高清发展急需海量存储

现在更急需要看的一个东西就是海量的存储,我们需要高效的分发,人对信息的渴望是永不止境,也是带动信息产业很重要的原生动力。现在要解决行业中存在的痛点,我们国产的高清技术产品有,但还是少,我们储备太少,我们可选的东西太少,第一个概念就是我们缺少高精尖的概念,如果我们更多人来参与这项工作,我们产品选择的可能性就很多。第二个概念就是5G覆盖、算力等等方面的问题,实际上都有待于提高。

思谋科技副总裁陈杰:

AI赋能超高清视频产业创新

AI超高清核心技术主要有两块,一个是超分辨率,对整个画质有2-4倍的提升,二是画质的修复和增强,很多去噪去块,对划痕进行修复。对于整个视频质量来讲,它的帧数也是非常重要的,同时还有HDR增强,暗光增强、色彩增强,这个是对画质能够有比较好的提升保证。

从产品看,云端终端有很多SDK支持,我们现在和很多APP厂商、手机厂商来进行结合,可以在终端上有比较好的体验,同时SDK不仅支持华为芯片,也支持高通、苹果,包括特拉思平台都能够支持,同时在边缘侧有智能的超分盒子,可以把画质能够有比较明显的提升。另外在很多专业领域,广电实时直播、离线修复、安防智慧城市应用领域的指挥中心都有对应的服务器产品。

中兴通讯大视频技术专家委主任朱方:

AI机制成视频处理通用流程

基于深度神经网络的人工智能处理机制已成为视频处理的一种通用基本计算流程,它能带来的变化不仅是编码侧,看到了背景替换、动作插帧、超解析度、智能传输2D转3D老电影彩色化,应该说想象空间无穷大。但是实际上它需要的是尺度、对象、场景、视频内容的全感知。

目前而言的视频处理有很多是基于2D画面的,对于3D画面,既然是对于物理世界的感知和投影,都涵盖着3D的尺度信息,完整理解视频内容并使之成为全可编辑化是我们未来的目标,而支撑我们能达到高的影视级处理质量这种在线生成服务和相应的端到端的计算平台,则是业界的期望。

杭州当虹科技股份有限公司行业创新解决方案部总经理叶建华:

超高清视频中四种AI技术应用

第一个是AI超分视频增强,这个AI技术非常成熟,但是百家争鸣,目前超高清一般来讲有六个维度,五个维度是视频的。

第二个技术是老片翻新4K化修复,目前老片翻新修复基本上没有8K,但是4K化修复是非常常见的,但是传统的翻新说实在真的是一个天价。一个月做完基本上需要30人左右的团队,成本较高,如果做人工修复,效果比机器稍好一点。

第三个是转换,可以用AI实现各种格式之间高质量的转换,通过AI技术,让转换做得更加高质量,在不支持HDR的存量终端上能够呈现一个更好的原始场景,这也是AI可以用的地方。

第四是自适应内容感知编码体系,这个技术非常实用。一是自适应画质增强,二是参数决策器,在保持较高质量的同时又要解决网络抖动的问题,就可以动态去分配参数。

百度在线网络技术北京有限公司ACG媒体云技术负责人曹菲菲:

智感超清加速超高清视频发展

超高清内容趋势是非常强烈的,2020年整个超高清产业总体规模预计会达到4万亿元,内容需求有1万小时,2022年预计会有3万小时,但在国内电视台以及互联网内容平台上,真正4K产品视频非常少,有百分之八九十内容缺口亟待补充。

从产业链层面看,视频超高清内容制作仍然是非常大的瓶颈,一方面各行各业都在加大超高清产品新的作品创作补充,同时怎样把老片以及低质视频处理得更高清,也是快速补充缺口的重要方式,而AI智感超清产品,就是在这个环节的加速剂,这也是智感超清环节的意义所在。

国家广电总局广播电视规划院视音频测试实验室主任王惠明:

超高清视频中"真4K”与“伪4K”

现在号称4K的视频可以给它做一个分类,如果按照拍摄和制作手段来分,可以分为真4K和伪4K,真4K就是它的格式为4K,同时由4K或更高格式的设备来拍摄制作的视频,伪4K就是用低分辨率或低帧率变换得到的号称4K的视频。从另外一个维度,我们从它的图像质量划分,可以分为差4K和好4K,好4K就是格式为4K,同时质量满足一定要求,差4K是图像质量不满足4K要求的视频,真伪4K是存在一定重叠的。

TCL电子研发中心画质技术部部长吴有肇:

AI提升电视画质6大应用场景

AI技术在电视画质上的应用有几个场景:第一,基于AI识别视频内容原始分辨率,做一些差异化清晰度参数的应用。

第二,基于AI场景识别的画质增强技术,场景识别主要是基于视觉心理比较敏感或者喜好记忆色的场景。

第三,基于AI内容识别的画质增强技术,目前内容识别主要是人脸识别。

第四,AI SR(超分辨率)算法清晰度增强。这是超高清非常重要的画质显示技术,常规的信号处理流程是会对进来的信号做调解码,然后做中间的转换之后,做降噪处理,会经过Up-scaling模块把非超高清信号拉升到超高清,然后给到超高清的屏去做显示。第五,AI SR清晰度增强在整机端的技术发展。第六,TCL Q画质引擎,深度融合AI画质技术。

工信部电子第五研究所超高清视频项目负责人韦胜钰:

AI助力视频制作发展和落地

首先在编解码方面,到了8K超高清视频时,原始视频数据已经达到了60GBPS的量,所以高效压缩编码和大带宽是必须的。我们下一步期望值是能够实现到160M无损传输,从而减轻存储带宽和存储方面的压力。

在虚拟拍摄方面,国家在数字工业电影的制作和虚拟拍摄方面的标准基本是空白的,所以联合了洲明科技、珠江影视等多家机构来开展相应的标准制定工作,希望在技术起步期就以规范的形式来推动新技术的发展和应用落地。

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