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            RMHD與SAFR,雙引擎驅動RealNetworks業務發展
            來源:互聯網   發布日期:2019-08-26 11:29   浏覽:15001次  值班編輯QQ:點擊這裏給我發消息

            2019年8月24日,北京數字媒體軟件和服務領導者RealNetworks(納斯達克股票代碼:RNWK)在2019北京LiveVideoStack音視頻技術大會上,宣布其Real Media HD編解碼方案的最新進展,並實現了旗下SAFRTM實時視頻人臉識別平台在會展領域的首次應用,爲會議提供簽到
             

            2019年8月24日,北京——數字媒體軟件和服務領導者RealNetworks(納斯達克股票代碼:RNWK)在2019北京LiveVideoStack音視頻技術大會上,宣布其Real Media® HD編解碼方案的最新進展,並實現了旗下SAFRTM實時視頻人臉識別平台在會展領域的首次應用,爲會議提供簽到及VIP識別服務。這意味著, RealNetworks通過打造雙引擎驅動業務發展已經成型。

            RealNetworks高級研發經理況超表示:“RealNetworks的産品和技術線,已經連續25年不斷演進,持續創新。如今,RMHD爲大衆的娛樂生活帶來更好的體驗,而SAFR平台則通過AI技術,讓我們的生活更安全、更高效、更可持續發展。”

            (RealNetworks高級研發經理況超)

             

            RMHD:高清暢快

            視頻壓縮技術支撐起了當今的視頻應用和視頻消費。在娛樂方式全面進入網絡化之後,“高清暢快”幾乎是消費者在觀看視頻時的全部訴求。在這個過程中,更高解像度(HD、4K、8K/5G)、更高清晰度(碼率)、更高速流暢,一直是叠代的主要驅動力。比如從RMVB到RMHD的演進,從AVC到HEVC的演進。

            況超介紹,在現有的網絡和編碼工具的基礎上,將視頻質量提高到極致,是視頻服務商的共同目標。視頻質量提高的同時,更需要考慮降低總體成本(存儲、編碼時間、算力及帶寬)。開發一個視頻壓縮技術,或者使用既有編解碼技術的時候,需要找到一個最佳的平衡狀態,即“畫質 + 碼率 + 性能”之間的平衡。

             

            (RealNetworks與國內領先的OTT運營商達成合作,RMHD專區登陸各大平台)

             

            高清低碼,低複雜度,對流媒體産品友好的私有編解碼解決方案——RMHD,應運而生,並不斷演進。

            完備的端到端解決方案,技術實現具備高度可伸縮性和更大的兼容度,算法簡單,是軟件定義的編解碼程序,實現了質量和效率的最佳平衡。

            與 H.265 和 VP9 相比,RMHD 文件更小,軟件代碼更快,這意味著更高的效率。高分辨率原生支持 4k 和 8k。CPU 消耗低,移動友好。

            由于低複雜性、短 PBBP 幀間依賴性和高壓縮效率,RMHD 編解碼器對低延遲 HLS流非常友好。

            同時它也是 CDN 友好,只使用標准的 HTTP / 1.1 協議,而且也可以輕松地與P2P 解決方案集成。

            作爲一款自主知識産權的技術,RMHD持續更新。與CIBN、華爲、MTK、新片嘗華數達成合作,生態鏈初步形成。

            SAFR:會展業嶄露頭角

            本次LiveVideoStark會議上,全面應用了RealNetworks的SAFR實時視頻人臉識別平台。參會者通過SAFR平台注冊,參會時直接“刷臉”入常對于展會組織者來說,可以大幅減少簽到登記的工作,並不再需要制作諸如參會證之類的物料,不僅更經濟,而且更環保。

            這也是SAFR自2018年底引入中國之後,在國內會展領域的首次應用。除了上述優勢,SAFR還能有效地避免傳統會議中“多人共用一票/證”的情況,尤其對于售價比較高昂的會議,以及多天多場次的會議,能夠很好地保證主辦方和購票觀衆的利益。使用SAFR平台之後,還能幫助主辦方快速識別特殊人群並進行相應的安排,比如某個會議環節的講師,或者重要嘉賓即將進入會場,主辦方通過SAFR識別之後,可以立即通知會場內工作人員做好相應的接待及准備工作。

             

            (大會現場用SAFR直接“刷臉”簽到)

             

            此外,SAFR還可以進行人流量的實時統計,便于進行工作人員或安保的人力部署;SAFR也能對觀衆的情緒進行監控,有助于主辦方判斷演講主題或者內容是否有吸引力。

            況超介紹:SAFR平台最小只需要60x60像素即可識別面部,測試准確率高達99.86%, 可在100毫秒內快速識別實時視頻中移動的人臉,比其它算法快3-5倍。在准確性和性能方面達到了最佳的效果。

            對于未來的發展,RealNetworks表示將會基于RMHD框架,利用AI的相關技術,實施增強編碼引擎(Enhancement Coding Plugin),對前處理、後處理、視頻壓縮等方面進行改善。同時,會基于CV技術,繼續對SAFR系統進行持續優化改進。兩駕馬車齊頭並進,通過人工智能和機器學習創造新一代、用戶體驗良好的産品,來增強和保障我們的日常生活。

            關于RealNetworks

            RealNetworks是流媒體類別的發明者,並改變了音頻和視頻內容在各種設備和全世界消費的方式。 RealNetworks以數字媒體專業知識和創新爲基礎,創造了新一代産品,采用世界一流的人工智能和機器學習來增強和保護我們的日常生活。

            如需了解更多有關RealNetworks的信息,請訪問www.realnetworks.com。

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