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目前，邊緣智能的核心研究問題在于如何在資源受限的邊緣端高效部署深度學(xué)習(xí)模型，其中包括邊緣設(shè)備深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化、深度學(xué)習(xí)計算遷移、邊緣服務(wù)器與終端設(shè)備間的協(xié)同調(diào)度等問題。安防終端設(shè)備作為人工智能最早落地應(yīng)用的領(lǐng)域，在場景驅(qū)動、標(biāo)準(zhǔn)化、產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同、安全等方面都有了一定的基礎(chǔ)，這些基礎(chǔ)同時推動著邊緣智能產(chǎn)品的規(guī)?；l(fā)展。
針對全新編解碼技術(shù)H.265，研究并實現(xiàn)了基于Android平臺的視頻質(zhì)量評估軟件開發(fā)。首先通過分析H.265編解碼標(biāo)準(zhǔn)的特點和VLC多媒體播放器的解碼方式，獲取了VLC播放器解碼后的YUV數(shù)據(jù)。再針對YUV數(shù)據(jù)進(jìn)行了分辨率、幀率、清晰度、亮度、色度等五個方面的評估分析，并結(jié)合主觀分析對該五項建立了合理的視頻評分體系。最后基于簡潔明了的UI界面設(shè)計，為用戶清晰地展示了評分結(jié)果。
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