„Kalbant apie vaizdo kokybę, dabar galiu priimti mažiausiai 720P, pageidautina 1080P.“ Šį reikalavimą kai kurie žmonės jau iškėlė prieš penkerius metus.

Tobulėjant technologijoms, įžengėme į spartaus vaizdo turinio augimo erą. Nuo socialinių tinklų iki internetinio švietimo, nuo apsipirkimo gyvai iki virtualių susitikimų – vaizdo įrašai pamažu tampa pagrindine informacijos perdavimo forma.

„iResearch“ duomenimis, 2020 m. pabaigoje Kinijos interneto vartotojų, naudojančių internetines garso ir vaizdo paslaugas, dalis pasiekė 95,4 % visų interneto vartotojų bazės. Dėl didelio įsisotinimo lygio vartotojai daugiau dėmesio skiria audiovizualinių paslaugų patirčiai.

Atsižvelgiant į tai, didelės raiškos vaizdo kokybės poreikis tapo dar aktualesnis. Taikant ir plėtojant dirbtinį intelektą, didelės raiškos vaizdo kokybės poreikis yra patenkinamas, o artėja ir realaus laiko didelės raiškos era.

Iš tiesų, jau apie 2020 m. naujos technologijos, tokios kaip dirbtinis intelektas, 5G komercializavimas ir debesų kompiuterija, jau buvo integruotos ir plėtojamos itin didelės raiškos vaizdo srityje. Dirbtinis intelektas taip pat paspartino itin didelės raiškos vaizdo plėtrą, o itin didelės raiškos vaizdo ir dirbtinio intelekto programų integracija sparčiai stiprėja. Per pastaruosius dvejus metus itin didelės raiškos vaizdo technologijos suteikė didelę paramą nekontaktinės ekonomikos, kurią reprezentuoja nuotolinė sveikatos priežiūra, nuotolinis švietimas ir saugumo stebėsena, plėtrai. Iki šiol dirbtinio intelekto įgalinimas itin didelės raiškos vaizdo srityje pasireiškia šiais aspektais:

Pažangus glaudinimasDirbtinis intelektas gali atpažinti ir išsaugoti svarbią informaciją vaizdo įrašuose, naudodamas gilaus mokymosi algoritmus, tuo pačiu suglaudindamas mažiau svarbias dalis. Tai gali efektyviai sumažinti failo dydį, išlaikant vaizdo kokybę ir užtikrinant efektyvesnį perdavimą.

Optimizuoti perdavimo keliaiDirbtinio intelekto prognozavimo ir analizės dėka galima intelektualiai pasirinkti optimalų perdavimo kelią, sumažinant delsą ir paketų praradimą, kad būtų užtikrintas sklandus didelės raiškos vaizdo perdavimas realiuoju laiku.

Super raiškos technologija.Dirbtinis intelektas gali rekonstruoti mažos skiriamosios gebos vaizdus, ​​remdamasis išmoktais didelės skiriamosios gebos vaizdais, taip žymiai pagerindamas skiriamąją gebą ir vaizdo kokybę.

Triukšmo mažinimas ir stiprinimas.Dirbtinis intelektas gali automatiškai atpažinti ir pašalinti triukšmą vaizdo įrašuose arba pagerinti detales tamsiose vietose, todėl vaizdo kokybė yra aiškesnė ir ryškesnė.

Pažangus kodavimas ir dekodavimas.Dirbtiniu intelektu pagrįsti intelektualūs kodavimo ir dekodavimo metodai gali dinamiškai reguliuoti vaizdo kokybę pagal tinklo sąlygas ir įrenginio galimybes, užtikrindami optimalią žiūrėjimo patirtį įvairiais atvejais.

Suasmeninta patirtis.Dirbtinis intelektas gali intelektualiai reguliuoti vaizdo kokybę, raišką ir duomenų suvartojimą pagal naudotojų įpročius ir pageidavimus, teikdamas suasmenintą didelės raiškos patirtį skirtingiems naudotojams.

Virtualios realybės ir papildytos realybės taikymas.Dėl dirbtinio intelekto vaizdo atpažinimo ir perteikimo galimybių didelės raiškos vaizdo įrašai realiuoju laiku gali sklandžiai integruotis su virtualia realybe (VR) ir papildyta realybe (AR), suteikdami vartotojams įtraukiančią patirtį.

Realaus laiko sąveikos eroje yra du pagrindiniai reikalavimai: perdavimo ir vaizdo kokybė, ir į juos taip pat daugiausia dėmesio skiriama dirbtinio intelekto įgalinimui pramonėje. Pasitelkus dirbtinį intelektą, realaus laiko interaktyvūs scenarijai, tokie kaip madų šou tiesioginė transliacija, el. prekybos tiesioginė transliacija ir e. sporto tiesioginė transliacija, žengia į itin didelės raiškos erą.