HaS-CoDeC: Hardware/Software Co-Design para Codificação de Vídeo de Alta Eficiência Usando Algoritmos de Machine Learning

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HaS-CoDeC: Hardware/Software Co-Design para Codificação de Vídeo de Alta Eficiência Usando Algoritmos de Machine Learning

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dc.contributor UFSC pt_BR
dc.contributor.advisor Grellert, Mateus
dc.contributor.author Spader Simon, Luis Antonio
dc.date.accessioned 2021-08-23T11:46:13Z
dc.date.available 2021-08-23T11:46:13Z
dc.date.issued 2021-08-22
dc.identifier.uri https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/226508
dc.description Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica Universidade Federal de Santa Catarina - CTC - Engenharia Eletrônica pt_BR
dc.description.abstract O aumento da demanda de serviços de vídeos em tempo real, acentuou a necessidade de comprimir vídeos atualmente. Para isso, a aceleração da codificação através de blocos de hardware, pode ser de grande valia para a contribuir com a evolução dos codificadores de vídeo. Esta pesquisa propõe arquiteturas de hardware para otimização da codificação de vídeo em tempo real, uma vez que soluções apenas em software, não são possíveis para aplicação em tempo real de codificadores de vídeo altamente eficientes. Para tal desenvolveu-se diferentes arquiteturas em hardware para aplicação de algoritmos de IA para acelerar a codificação de vídeo em tempo real. A arquitetura proposta foi sintetizada para uma FPGA Cyclone IV a qual permite uma rede neural de alta complexidade de até 1900 neurônios. pt_BR
dc.format.extent Resumo + Vídeo pt_BR
dc.language.iso pt_BR pt_BR
dc.publisher Florianópolis, SC pt_BR
dc.subject AV1 pt_BR
dc.subject Vídeo digital pt_BR
dc.subject Codificação pt_BR
dc.subject Inteligência Artificial pt_BR
dc.subject Hardware pt_BR
dc.title HaS-CoDeC: Hardware/Software Co-Design para Codificação de Vídeo de Alta Eficiência Usando Algoritmos de Machine Learning pt_BR
dc.type Video pt_BR


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SIC_luis_spader.mp4 32.71Mb MPEG-4 video Visualizar/Abrir Apresentação em vídeo

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