视频编解码的新挑战与新机会
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了视频编解码的新挑战与新机会相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
在过去的一年中，我们可以看到多媒体特别是音视频技术的能力在严峻的挑战下，为各行各业带来了巨大的变化。疫情过后，又会有哪些多媒体新技术、新实践呈现在大众的视野当中？为行业的发展与应用带来哪些新的趋势与机会？
10月29日-30日，LiveVideoStackCon 2021 音视频技术大会 北京站，一同探讨音视频行业与技术发展的挑战和更多机会。
文末福利：往届(部分)精彩演讲视频及内容整理
.视频编解码的新挑战与新机会.
随着以VVC、EVC、AVS3和AV1为代表的新一代视频编解码标准制定完成，面向多样化业务的既有编解码标准的软、硬件实现优化逐渐成为工业热点。另一方面，使用AI技术来提升传统视频编码压缩效率正沿面向人眼观看与面向机器任务的两条技术路径蓬勃发展，国内外标准组织已制定相关工作计划。本专题将介绍这些新变化并进行深入探讨。
.出品人.
SPEAKER
of 2021
张文豪 /
Disney Streaming
资深工程师
从事多媒体技术领域工作12年，曾供职于英特尔、Hulu。工作方向涵盖视频系统优化、视频编码与处理、流媒体QoS、视频编解码器设计等算法研究及工程应用。并长期参与MPEG、AOM、DASH-IF等标准组织。获得约60项美国专利授权。
.讲师与议题.
SPEAKER
of 2021
邢怀飞 /
百度智能云
视频云音视频处理技术架构师
博士，毕业于中科院半导体研究所，目前担任视频云音视频处理技术产品技术负责人。在视频编解码、处理算法以及云转码工程架构方面具有十余年的行业经验，目前致力于百度『智感超清』系列产品的性能优化与产业化落地。
TOPIC：
.智感超清之HDR技术实践.
本次演讲将介绍百度智能云智感超清产品的技术特点，重点介绍在HDR技术方面的技术积累，重点解决画质提升问题，突出在视频重制、互联网视频增强中的应用。
SPEAKER
of 2021
章琦 /
拍乐云Pano
首席科学家&合伙人
浙大数学系硕士毕业，20年视频开发经验，8年WebEx音视频引擎架构师工作经验，OpenH264作者，历任虹软、WebEx、网易等公司，精通视频算法，也精通音视频工程，主导了多家公司的音视频引擎架构设计，深入理解人工智能技术以及其在实时通信领域的应用，有年服务千亿级分钟音视频通话的经验。
TOPIC：
.拍乐云基于AV1的实时视频系统技术实践.
实时视频系统对于时延的要求极高，所以视频编码器必须满足实时性的要求。AV1相比H.264在 Rate-distortation 性能的提升上是以复杂度的上升为代价的，当前应用设备的碎片化非常严重、设备的运算能力差异巨大，这些都是新技术落地实时音视频系统将面临的挑战。拍乐云最近发布了PanoVenus视频引擎，采用AV1编码标准，为用户提供编码性能和编码速度更好的实时低码高清体验。相比2003年推出的主流编码标准H.264，Venus可实现带宽40%-70%的节约，支持在主流PC和移动终端上实时运行。本次分享将介绍拍乐云在设计PanoVenus实时AV1通信系统时的一些技术实践和未来工作。
、
SPEAKER
of 2021
刘安民 /
欢聚集团 RTC技术部
视频算法团队负责人
2007年毕业于浙江大学信电系(学士)，2012年毕业于新加坡南洋理工大学(博士)。在视频压缩与视觉信号处理领域有十余年的研发和产业化经历。相关成果在TIP/TCSVT等顶级期刊上发表，引用数过千；也广泛应用于公司各类产品当中。2017年加入欢聚集团(JOYY Inc.)，现任职于RTC技术部，负责视频算法团队，职责包括编解码内核优化、编码方案设计、画质提升等。
TOPIC：
.欢聚集团AV1技术实战.
随着业务的发展和用户数的增加，带宽成本问题也越来越突出。通过对最新编解码标准AV1的落地研发，欢聚集团成功的将其在小视频业务中上线应用。本次分享主要分为三个部分，第一部分针对业务和技术背景介绍技术方案的选型及其准备工作；第二部分介绍AV1编码器优化的一些思路，主要集中在模式决策，运动估计和滤波三个模块；第三部分和大家分享最终上线收益以及在研发过程中所踩过的一些坑。
SPEAKER
of 2021
贾川民 /
北京大学计算机科学技术系
博士后研究员
主要研究内容包括多媒体信号处理、视频编码与机器学习。在视频编码领域知名学术会议期刊发表论文30余篇，申请十余项发明专利，担任ICIP、ICME会议TPC Member，曾获PCM 2017最佳论文奖、IEEE Multimedia Magazine 2018年度最佳论文奖、IEEE MIPR 2019最佳学生论文奖。入选北京大学博雅博士后计划，人力资源与社会保障部博士后创新人才支持计划。
TOPIC：
.迈向更智能的视频压缩：信号，感知和语义.
随着计算能力，数据形态和应用场景等多方面演进，视频相关领域正在发生深刻变革。信号层面的压缩效率提升难以适配通用化、智能化的视频压缩需求，报告从智能视频编码入手，将与视频技术专家和研究人员一起讨论深度学习时代视频编码技术研究的发展情况，介绍标准化进程以及面临的技术挑战，同时还将报告在感知编码和语义编码领域的部分研究进展。此外还将分享对智能视频压缩领域重点研究方向以及未来发展趋势的展望。
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以上是关于视频编解码的新挑战与新机会的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
LiveVideoStackCon2021音视频技术大会北京站Day2