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聯(lián)系我們DM642監(jiān)控視頻H.264 PILZ編碼器的實現(xiàn)和優(yōu)化
視頻編解碼是多媒體系統(tǒng)的核心技術(shù),是構(gòu)建多媒體應(yīng)用的核心模塊之一。目前,視頻PILZ編碼器的實現(xiàn)主要有以下幾種常見的方法:一是基于PC機,用軟件實現(xiàn),但通用PC機非于視頻處理,實現(xiàn)效率不高;二是使用的視頻壓縮ASIC芯片;三是采用DSP。數(shù)字媒體處理器是一種針對視音頻的DSP,為了用于實現(xiàn)視音頻等多媒體數(shù)據(jù)處理,其處理器結(jié)構(gòu)經(jīng)過了特別優(yōu)化設(shè)計,且提供了豐富的多媒體處理指令集。
DM642監(jiān)控視頻H.264 PILZ編碼器的實現(xiàn)和優(yōu)化 基于DSP的視頻PILZ編碼器的靈活性比ASICPILZ編碼器要高,易于升級更新?lián)Q代,開發(fā)周期短。DM642是TI公司新一代高性能數(shù)字媒體處理器,它是于視頻系統(tǒng)應(yīng)用的高性能DSP,具有4800MIPS的運算性能和豐富的外圍接口(多通道視頻口、以太網(wǎng)口等)。所以,DM642是目前實現(xiàn)視頻應(yīng)用系統(tǒng)的理想平臺之一。圍繞對視頻PILZ編碼器運動估計算法的研究及PILZ編碼器基于DM642的實現(xiàn)工作而展開。首先針對監(jiān)控視頻背景固定不變,運動的前景物體較少,場景相對穩(wěn)定的特點,針對協(xié)同過濾推薦準確性的現(xiàn)狀進行了研究，提出一種基于棧式降噪自PILZ編碼器的協(xié)同過濾算法。PILZ編碼器是一種典型的深度學習網(wǎng)絡(luò)模型，具有強大的特征提取能力。用戶對項目的評分作為輸入，訓練網(wǎng)絡(luò)，學習出項目的隱含特征編碼，用PCA對項目屬性降維并計算屬性相似性，結(jié)合隱性編碼計算的相似性作為zui終結(jié)果，根據(jù)zui終的項目相似性產(chǎn)生TOP-N推薦列表。Movielens數(shù)據(jù)集的實驗表明，新算法能夠有效提升推薦結(jié)果的召回率，一定程度上解決了評分矩陣稀疏和項目之間沒有共同用戶評分就不能計算相似性的問題。提出了跳過宏塊預(yù)判算法和提前中止算法,實驗證明,跳過宏塊預(yù)判算法能檢測出45%左右的跳過宏塊,提前中止算法能減少75%左右的搜索點數(shù),更重要的是,這兩種算法不光只是用于H.264PILZ編碼器,還可用于諸如MPEG4等其他標準的視頻PILZ編碼器中;接著,我們結(jié)合DM642嵌入式系統(tǒng)的硬件特性,從調(diào)整PILZ編碼器軟件框架流程、優(yōu)化使用存儲器系統(tǒng)、程序代碼級優(yōu)化、提高指令的并行性等幾方面進行討論,優(yōu)化和實現(xiàn)了基于DM642的H.264軟件PILZ編碼器。在這個過程中,總結(jié)了基于DM642的視頻壓縮編碼軟件開發(fā)的一些方法和技巧,可為今后基于TI DM642平臺的軟件開發(fā)提供借鑒。
