一文讲透基于感知超分模型的实时视频抗弱网技术

在当今数字化快速发展的时代，实时视频通信已成为我们日常生活和工作中不可或缺的一部分。无论是远程教育、在线会议、社交娱乐还是远程医疗等领域，实时视频通信都发挥着关键的作用。

弱网环境影响实时音视频通信质量

在实际应用中，实时视频通信面临着网络波动对画质清晰度、视频流畅度的影响。同时，传统解决方案存在优化上限较低的局限性。这些因素都直接影响着视频通信的质量与效果。

网络波动导致数据传输的速度和质量发生变化

在实时视频通信中，网络波动会导致视频流的传输受到干扰，出现卡顿、延迟、画面模糊等问题。这些问题会直接影响用户的观看体验，甚至导致通信失败。在网络覆盖范围不够、网络带宽不足、路由器故障等情况下，都可能导致网络波动。

画质清晰度和流畅度的优劣，高度影响实时音视频通信体验

网络波动、数据传输速率慢或者视频流的码率过高等原因会影响视频通信的流畅度，加之视频流的编码和传输方式的不合理造成画面清晰度的问题，会严重影响用户观看体验。

传统的画质清晰度和流畅度优化方案存在较大的局限性

在网络波动较大的情况下，传统优化方案无法有效地提高视频流的清晰度和流畅度。此外，在用户设备性能较差的情况下，传统优化方案甚至无法提供高质量的视频流。

针对以上问题与挑战，作为领先的对话式AI技术解决方案提供商，中关村科金凭借自研的人工智能、实时音视频通信等技术，为客户提供基于感知超分模型的AI抗弱网技术解决方案。

通过利用中关村科金丰富的模型训练和微调经验，依托感知超分模型的能力，不仅能够有效地提高视频通信的清晰度和流畅度，还能在弱网环境下显著改善视频通信的质量，有效解决了实时视频通信中的一系列难题。

中关村科金通过AI技术对大量的高清和低清图像进行数据分析和模型训练，以基于深度学习的超分辨率技术为核心打造感知超分模型，构建从低分辨率图像到高分辨率图像的映射关系，能够在弱网环境下显著提高网络性能，从而在实际应用中实现图像的高清重建。

感知超分模型的工作原理：首先从视频帧中提取图像信息，然后使用多层卷积网络从视频帧中提取深层纹理信息，最后综合多层特征信息输出高清晰度的图像。

基于感知超分模型的AI抗弱网技术解决方案可通过对网络环境、使用状况或者规划不合理的情景进行智能优化，从而实现在弱网环境下进程的合理运行。这一过程中，感知超分模型对带宽等资源进行统筹分配，既能在终端进行相应的信息补全确保画面质量，又能兼顾相关的网络性能指标保障视频流畅度。

基于CS-SESR感知超分模型的 AI抗弱网技术解决方案

超分辨率，简称SR，是指通过算法从低分辨率的图像中，提取并恢复出高分辨率的细节信息，将低分辨率图像转换为高分辨率图像。传统的超分辨率方法主要是基于数学模型和图像处理技术，通过插值算法和信号处理技术来提升图像的分辨率。

中关村科金感知超分模型应用深度学习技术，无需手动设置参数，对于复杂的非线性映射关系具有较强的表示能力和良好的泛化性能，可以适应各种不同的图像内容和场景，从而为用户提供更好的观看体验。

在移动设备上，如何确保超分领域大模型既高效又省电成为了关键问题。以专门针对移动设备进行优化的SESR模型为例，它主要使用了一种称为“结构重参数化”的方法，同时利用多分支模型训练时的高性能和单路模型推理时的效率，让模型在保持轻量的同时仍能有效地提升图像质量。

例如，当网络环境较差时，App接收到的视频流分辨率较低，通过中关村科金的感知超分模型，将低分辨率转化为高分辨率，从而利用设备的GPU性能来减少对网络的依赖。

这一过程发生在用户终端上，将网络依赖性降至最低，还能够在不同网络条件下自动调整视频分辨率，以适应带宽变化，让用户不再受制于网络波动，保持高清晰度、流畅且稳定的视频通话，为用户在各种应用场景带来高质量的视频通话体验。

基于感知超分模型的AI抗弱网技术解决方案不仅可以应用于实时视频的传输，还可以应用于一些其他场景，如优化网络流量、提高服务器利用率等等，从而服务更多的用户与更加广阔的市场。

在弱网环境下的服务器资源经常被低效使用，从而造成资源的浪费。

感知超分模型通过分析网络拓扑和实时性能数据来选择最佳的数据传输路径，减少延迟和丢包率；
通过使用数据压缩算法，减小数据传输的体积，从而降低网络拥塞的风险，并提高传输速度；
通过预测网络状况的变化，并实时监测服务器负载，以便及时调整资源分配，让用户可以在弱网环境下更快地加载网页和应用程序，减少等待时间，减少网络拥塞和丢包率，提供更稳定的在线体验，企业也可以更有效的管理服务器资源，降低运营成本。