Как влияет на битрейт увеличение частоты i кадров в структуре кодека h 264
В этой статья я предоставлю наиболее оптимальные настройки кодировщика Nvidia NVENC H.264 (new) в OBS для получения наилучшего качества картинки во время проведения трансляции на YouTube.
Настройки для трансляций на Twitch представлены в отдельной статье .
Статья создана на основе огромного количества изученного материала, в том числе научных работ и публикаций, а также сведений полученных при анализе субъективной (визуальной) и объективной оценки качества.
📡 Раздел трансляция
1. Сервис YouTube - RTMPS
2. Cервер Primary YouTube ingest server (Основной сервер).
Вы можете сменить сервер на Backup YouTube ingest server (Резервный), если у вас происходят пропуски кадров и другие сетевые проблемы.
3. Получить ключ потока можно нажав на кнопку " Получить ключ потока ".
Запустится браузер и вас переадресует в Творческую студию/ Прямые Трансляции, где вы и сможете найти Ключ трансляции, либо создать новый.
Для трансляции установите режим Малая задержка .
Это пригодится в дальнейшем, чтобы получить более высокое качество.
Задержка будет составлять в районе 15 секунд .
4. Поставьте галочку Игнорировать рекомендации по настройкам потокового сервиса.
1️⃣ Настройка Видео
Начать стоит именно с раздела Видео, т.к в масштабировании трансляции до 2К разрешения и есть секрет качественной картинки на YouTube.
Об этом я подробно рассказал в отдельной статье по ссылке .
Есть два способа, с помощью которых можно масштабировать трансляцию до 2K, чтобы она обрабатывалась кодеком VP9.
1. Масштабирование до 2K без рескейла в OBS.
С помощью данного способа трансляция будет масштабироваться до 2К разрешения, за счёт транскодирования видео на YouTube.
Этот позволит стримить в нативном разрешении 1920x1080 или ниже, что позволит значительно уменьшить нагрузку на кодировщик.
Подробное видео об этом можно посмотреть по ссылке.
Перейдите в Творческую студии/ Прямые Трансляции и создайте новый ключ трансляции.
- Поставьте галочку " Выбрать частоту кадров и разрешение".
- Укажите разрешение 1440 пкс.
- Поставьте галочку "Включить частоту кадров 60 кадров в секунду". Если вы стримите в 60 к/с, а это галочку не будет стоять, тогда трансляция на YouTube будет работать в 30 к/с.
Теперь трансляция на Youtube будет работать в разрешении до 1440p, в независимости от разрешения, которое указано в OBS.
2. Масштабирование выходного разрешения в OBS.
Прописываем выходное разрешение в разделе видео 2560x1440
Если у вас 2K монитор, то это еще лучше, и OBS не придётся растягивать пиксели, что позволит получить еще более качественную картинку.
Учтите, что увеличение выходного разрешения увеличит нагрузку на кодировщик. Так что, если у вас слабая видеокарта, то, возможно, вам придется снизить настройки кодировщика или частоту кадров видео, если наблюдаются перегрузы кодировщика, либо просто используйте первый способ.
Нагрузку на кодировщик вы можете отследить в диспетчере задач, где Video Encode отображает нагрузка на энкодер Nvenc.
В Фильтре масштабирования выбираем метод ланцоша , что позволит получить более гладкие диагональные линии, уменьшив Алиасинг , и получить более чёткую картинку.
2️⃣ Кодировщик Nvenc (new)
NVENC H.264 (new) - это обновленный и более производительный кодировщик, доступный с ☝️ 23 версии OBS.
Так что обязательно обновите OBS до одной из последних версии.
Главное его отличие от старой версии NVENC H.264 (без new) - это значительное снижение влияния на производительность в играх (до 66%) при кодировании видео, т.к графическому процессору больше не требуется буферизировать кадры в оперативную память, а это стало реализовано внутри самой видеокарты за счёт использования видеопамяти, что гораздо более эффективно.
То, что New доступен только для видеокарт последнего поколения, является не более, чем мифом и заблуждением.
3️⃣ Управление битрейтом
Выбираем CBR (постоянный битрейт).
Данный тип битрейта отлично подходит для трансляций, где необходима постоянная скорость передачи данных, так как при прямой трансляции видеоданные уязвимы к резкому колебанию битрейта.
4️⃣ Битрейт
Разумеется, можно воспользоваться битрейтом, предлагаемым в справке для прямых трансляций . Нас интересует битрейт для 2K разрешения (2560x1440), это 9000-18000 кб/с, но для получения более высокого качества рекомендую использовать битрейт больше.
Оптимальный битрейт для стрима в 2K, на мой взгляд, составляет от 18000 до 30000 кб/с , при условии, что ваш интернет способен поддерживать указанную скорость потоковой передачи данных.
Кодек H.264 де-факто стал стандартом в IP-видеонаблюдении. Преимущества межкадрового сжатия очевидны - меньше поток, меньше нагрузка на ЛВС, меньше объем архива. Вычислительные мощности серверного оборудования растут, и обрабатывать потоки в H.264 уже не проблема. Но всё ли мы знаем об H.264? Какие параметры кодека и на что влияют? Что такое опорный кадр H.264 и какое его значение оптимально? Давайте разбираться.
Структура кодека H.264
Прежде чем говорить об опорном кадре, нужно понимать структуру потока и принципы работы кодека H.264. Для начала немного теории.
Спецификация H.264 была опубликована еще в 2003 году. Кодек стал настоящей революцией в телевидении высокой четкости. Он позволил хранить и передавать изображение высокого разрешения с высоким качеством и битрейтом в несколько раз меньшим, чем другие форматы сжатия. Давайте рассмотрим структуру потока формата H.264.
IP-камера передает полные кадры (JPEG)а, между ними передаются только кодированные изменения изображения относительно опорного кадра. В этом и заключается суть межкадрового сжатия. Полные кадры получили название I-кадры. Далее следуют P и B-кадры. P-кадры содержат информацию об изменениях относительно I-кадра. B-кадры связаны как с I-кадрами, так и с P-кадрами. Все это нацелено на более эффективное сжатие и низкий поток с высоким качеством, но за это приходится расплачиваться высокими затратами на вычислительные мощности и оперативную память сервера при декодировании.
Из схемы структуры потока можно также заметить, что при декодировании невозможно восстановить изображение из B-кадра пока не будет получен P-кадр. В связи с этим мы и видим задержку в отображении потока с IP-камеры в H.264.
Существуют различные профили H.264, которые отличаются возможностями по кодированию. Чтобы не углубляться в теорию стоит отметить, что чем выше спецификация профиля, тем выше степень сжатия с сохранением высокого качества, но тем больше нагрузка на процессор камеры для кодирования и на ресурсы сервера по декодированию потоков. Так же, у старших профайлов больше упомянутая задержка в отображении потока с IP-устройства. Современные камеры в большинстве своем поддерживают Baseline Profile и Main Profile. Профессиональным IP-камерам доступен High Profile.
Некоторые производители IP-камер предоставляют возможность переключаться между профилями H.264. В этом случае доступен выбор - разгрузить ресурсы сервера и уменьшить задержку с Baseline Profile, но увеличить поток и дисковое пространство для архива, либо переключиться на High Profile и эффективно сжимать видеопоток с сохранением высокого качества изображения.
Что такое "опорный кадр"?
В схеме, расположенной выше, видно, что P и B-кадры, по сути, опираются на I-кадр, т.е. содержат информацию об изменениях относительно I-кадра. Именно поэтому I-кадр и получил название "опорный кадр" . Частоту, а точнее период следования опорных кадров, указывают в виде параметра GOP length (Group of Pictures), либо GOV (Group Of VOPs). Это цифровое значение указывается числом (10, 32, 64, 100, …), которое показывает сколько кадров (P и B) следует между опорными I-кадрами.
Можно встретить название для GOP length в виде термина "частота опорных кадров". Это не совсем корректно и правильнее назвать GOP length - период следования опорных кадров. Когда мы обогатились новой терминологией, можно переходить к настройке этого параметра.
Оптимальная частота следования опорных кадров
Размер опорного кадра - весомая часть потока H.264. Чем чаще следует опорный кадр (меньше значение GOP length) - тем больше битрейт, но тем легче его обрабатывать процессору видеосервера при декодировании (отображения на УРМ или работе видеоаналитики). И наоборот, чем реже опорный кадр (больше значение GOP length) - тем меньше поток, но тем больше возможные артефакты межкадрового сжатия, и тем меньше восстановленный кадр соответствует реальному изображению с IP-камеры. При большом периоде следования опорного кадра требуются большие вычислительные ресурсы ПЭВМ и объем памяти для хранения последовательности кадров для восстановления.
Оптимальное значение периода следования опорных кадров средней сцены и типовых задач видеонаблюдения выбирает производитель IP-камеры и выставляет по умолчанию в настройках кодека. Встречаются IP-камеры со значением GOP length от 32 до 120 и более. В то же время, значение частоты опорного кадра (GOP length) оказывает значительное влияние на работу систем видеоанализа, и об этом мало кто задумывается, а точнее никто и не знает. Вот об этом поговорим подробно.
Значение опорного кадра для видеонаблюдения
Практически вся видеоаналитика и технологии машинного зрения в большинстве программных продуктов (VMS) на рынке систем видеонаблюдения основаны на анализе и обработке именно опорных кадров.Это связано с тем, что для восстановления дополнительных кадров из потока H.264 для работы видеоаналитики пришлось бы задействовать значительные вычислительные ресурсы ПЭВМ.
А вот теперь представьте себе, что для темпа видеоввода 25 к/с и значения GOP=100 мы получаем опорный кадр для работы видеоаналитики каждые 4 секунды. Какая точность и задержка у нас будет, хотя бы в детекции движения? За 4 секунды может произойти многое, а алгоритмы видеоанализа этого могут и не заметить, т.к. опорные кадры до возникновения происшествия и после будут одинаковыми. Для проверки этой теории мы даже сняли видеоролик и разместили его на нашем канале в YOUTUBE:
На канале VIDEOМАХ регулярно публикуются обучающие видео, демонстрации работы технологий, записи мероприятий.Подпишитесь, чтобы быть в курсе новых технологий видеонаблюдения.Подпишись на канал
Как это ни странно, но об этом практически никто не говорит. В редких рекомендациях на форумах техподдержки можно встретить совет по уменьшению частоты следования опорных кадров (уменьшения GOP) в IP-камере для решения проблем с детекцией движения.
Самое опасное в этой ситуации, что проблемы в детекции характерны на быстродвижущихся объектах и при определенном стечении обстоятельств. А по всеми известному закону эти обстоятельства возникнут в самый неподходящий момент, и в архиве не будет информации о том, кто поцарапал директорскую машину или куда пропал портфель важного гостя. И разобраться в первоисточнике проблемы практически невозможно. Проще сказать, что это глюк ПО видеонаблюдения, хотя заказчику от этого не легче.
Некоторые производители решают эту проблему через изменение настроек IP-устройств при их подключении к VMS. Семейство продуктов ITV|AxxonSoft (Интеллект, AxxonNext) автоматически меняет значение частоты следования опорных кадров в IP-камере и устанавливает GOP=8, но это возможно только в том случае, если камера качественно интегрирована. Если же мы подключаемся по RTSP или Onvif, то этого не происходит, и в детекции возможны проблемы и пропуски. При этом следует помнить, что изменение "опорника" сильно сказывается на потоке с IP-устройства и увеличивает размер видеоархива. Как решить эту проблему мы рассказывали в статье Настройка детектора движения в ПО Интеллект.
Другие производители восстанавливают недостающие кадры путем частичной декомпрессии H.264 и получения промежуточных кадров для работы видеоаналитики. Так делает, например, Macroscop. Но, как мы уже заметили, это не дается даром и приходится расплачиваться высокой нагрузкой на видеосервер. Об этом рассказывается в статье Особенности работы ПО IP-видеонаблюдения.
Какой вариант лучше - сказать сложно. Правильным будет в конкретной ситуации и задаче выбрать оптимальное решение, опираясь на знание и понимание всех нюансов современных технологий и возможностей программных продуктов. И эти знания мы стараемся вам доносить в простой и понятной форме через информационные статьи, видеоролики на нашем канале, вебинары и семинары.
Резюме
Внимательно изучая значение и влияние различных параметров IP-устройств, открываешь для себя много интересного, а порой и крайне важного для работы систем видеонаблюдения. Кто бы мог подумать, что незаметный GOP в IP-камере может оказывать столь существенное влияние на такие базовые функции системы видеонаблюдения, как запись видеоархива по детекции движения.
В построении систем видеонаблюдения нет несущественных параметров. В определенных ситуациях любая функция или настройка может стать определяющей. Специалисты компании Видеомакс постоянно изучают возможности программных продуктов и функционал современных IP-камер на реальных стендах, изучая спецификации производителей и опираясь на фундаментальные принципы и знания, полученные в лучших технических вузах страны.
Результатами этих исследований мы делимся со своими партнерами, помогая создавать эффективные системы видеонаблюдения, которые не подведут и будут долгие годы решать поставленные заказчиком задачи. Линейка оборудования VIDEOMAX вобрала в себя все последние достижения в компьютерной индустрии и оптимизирована для обработки видеопотоков с IP-камер в системах видеонаблюдения.
Современные реалии, а именно широкое распространение видео в интернете, требуют быстро и качественно производить компрессию данных, и желательно, с минимальными требованиями к железной части как во время кодирования, так и во время декодирования уже на клиентском устройстве.
Для реализации этой идеи внедряются специальные алгоритмы (программы), называемые кодеками, которыми и совершается компрессия данных. Но, к сожалению, компрессия происходит с потерей информации, то есть после декомпрессии видео оно становится менее качественным, появляются разнообразные проблемы среди которых:
- Уменьшение цветов (более грубые градиенты)
- Усреднение соседних областей (потеря детализации и чёткости)
- Ухудшение качества движущихся объектов (разрывы на объектах, артефакты, нарушения границ объектов, смешение объектов с фоном)
Однако такой сценарий доступен не всегда. Если требуется передавать поток в режиме реального времени, то скорость кодирования должна быть равна или выше, чем скорость воспроизведения видео. В таком случае гипотетически можно увеличить битрейт и тем самым использовать упрощённые методы сжатия, теряя меньше деталей при компрессии. И это было бы так, если бы современные стриминговые площадки не ограничивали доступный битрейт для видеопотока.
Какие есть пресеты настроек
И для кодека x.264 и для более современного кодека x.265 есть масса параметров которые влияют на качество кодирования. Десятки опций имеющих возможность переключения множества параметров, которые образуют десятки тысяч комбинаций настроек. И чтобы пользователю не приходилось тратить своё время на подбор оптимальных конфигураций были введены готовые пресеты настроек. И для кодека x.264 и для кодека x.265 этих пресетов 10.
- Ultra Fast
- Super Fast
- Very Fast
- Faster
- Fast
- Medium
- Slow
- Slower
- Very Slow
- Placebo
С пресетами разобрались. Теперь надо разбираться с методикой тестирования и критериями и оценками качества.
Методика тестирования
Суть сжатия заключается в выборе опорного кадра и анализе изменений в последующих или соседних кадрах, и если этих изменений мало, то и описание изменений будет занимать мало места, а значит эти описания изменений могут поместится и в малый битрейт без значительного ухудшения качества. А если изменений в соседних кадрах будет много и они будут сложные как по цветам, так и по геометрии, то описать такие изменения будет либо сложно с точки зрения алгоритмов, либо сложно с точки зрения требований по объёму этих записей. Напомню, что мы рассматриваем случай когда в объёме мы ограничены.
В итоге для каждой из сложности кодирования нужно составить своего рода зависимость качества кодирования от сложности сцены для кодирования при неизменном битрейте.
Оценивать предлагаю по вот этому тестовому кадру:
Нажмите для увеличения
В нём есть довольно много интересных мест, которые будут меняться при сжатии.
Для наглядности вот GIF анимация нескольких этапов ухудшения качества. Естественно и сама GIF анимация использует сжатие, так что она не всецело отражает разницу, но все исходники будут размещены в самом низу статьи, и с ними может ознакомится любой желающий.
Нажмите на изображение чтобы открыть анимацию (2,6 МБ)
Основные отличия можно рассмотреть в чёткости сеток, в чёткости сложной спиральной формы скруглённой сетки, в равномерности и плавности градиентов цветов и цветовых переходов, в качестве градиентов серого цвета, в пиксилезации и замылинности текстур высокой контрастности и текстур низкой контрастности, в чёткости отображения текста.
Далее это несжатое видео было сжато в программе MeGUI (скачать можно тут). Программа выполняет скрипт программы AviSynth, которую можно скачать тут. Самый простой скрипт будет если поместить видео и сам скрипт формата *.avs и программу MeGUI в одну папку и скрипт можно создать текстовым редактором (например блокнотом), вписав:
С соответствующими настройками кодирования с постоянным ограниченным битрейтом в 10 Мбит/с.
Результаты
Далее нам надо оценить результаты. И я хочу остановится на сложностях 6 и 10. Сложность 6 отражает довольно высокую нагрузку, реально достижимую в видео. Сложность 10 просто самая большая.
Нам необходимо заполнить таблицу:
В виде графика эти данные выглядят так:
Далее я дал субъективные оценки качества изображения для сложности 6 и сложности 10.
Приоритеты при оценке были следующими:
- Сохранение форм и чёткости
- Сохранение цветов, полутонов, градиентов
- Отсутствие артефактов
Если для вас лично приоритеты иные, то сравнительные оценки для вас лично будут другие. Рекомендую самостоятельно провести оценку используя исходные стоп кадры или сэмплы видео с разными пресетами сжатия.
Оценки проводились для сложности 6 и 10.
Сложность сцены 6
Для сложности 6 результаты занесены в таблицу:
Эти же данные в виде графиков представлены ниже:
Графики зависимости качество кодирования от пресета настроек кодирования
Стоит отметить, что пресеты для x.264 очень нелинейно прирощают качество. Между качествами Slower и Very Slow кодека x.264 находятся все результаты для x.265 кроме Ultra Fast. При этом до пресета Fast в x.264 я результаты счёл неудовлетворительными. В то время как пресеты Very Slow и Placebo на x.264 оказались лучшими по качеству, чем Very Slow и Placebo на x.265.
Также предлагаю провести расчёт удельного качества в зависимости от потраченного времени. Но предупреждаю, что я хоть и пытался оценивать качество линейно, но в реальности субъективной оценкой линейности не добиться, так что графики представленные ниже имеют примерный характер. Результаты для кодирования выполненного с ограничением в SSD не учитываются.
Чем величина по вертикали больше, тем выше показатель удельного качества. То есть оценивается оправданность временных затрат.
Удельное качество зависимое от времени
С точки зрения математики, при анализе субъективных оценок качества, наиболее выгодным является пресет настроек Medium кодека x.265. То есть пресет позволяет получить приемлемое качество с приемлемыми затратами производительности.
Также видно для x.265, что дальнейший рост времени кодирования плохо компенсирует возрастающее качество.
Сложность сцены 10
Далее оценим аналогичные параметры для максимальной сложности видео.
На максимальной сложности нелинейность качества на x.264 становится ещё выше, и расслоение качества на x.265 так же становится больше. При этом стоит отметить, что для placebo x.265 я поставил оценку 7,5, что ниже, чем Very Slow для x.264.
Удельное качество зависимое от времени кодирования
Полученные изменения привели к тому, что при увеличении сложности самого видео ситуация с x.264 становится лучше, и пресет Slower позволяет добиться хорошего соотношения качества/производительности, но этот пресет всё равно не обходит по этому показателю Medium x.265.
Выводы
Ещё стоит отметить существенно большую чёткость изображения на средних пресетах x.265 в сравнении с x.264. Изображение полученное с пресетом x.265 Ultra Fast сопоставимо с изображением с пресетом slow x.264.
x.265 Ultra Fast требует существенно меньших затрат ресурсов, но поддержки кодека x.265 популярными стриминговыми сервисами нет.
Гипотетически достижимый сейчас пресет medium x.265 для кодирования в реальном времени и стриминга обеспечивал бы существенно более качественную картинку, чем технически недостижимый сейчас x.264 Slower.
Всё вышеописанное справедливо только для софтверного кодирования которое имеет лучшие характеристики качества/битрейт. При использовании аппаратного ускорения и кодировании в h.264 и h.265, при возможности выбора динамического битрейта и более высоких значений среднего битрейта кодирование видеокартой будет существенно лучше по соотношению качества/производительности, но хуже по соотношению качество/битрейт.
Тем не менее для монтажа видео и его вывода не в масштабах реального времени целесообразно применять аппаратное кодирование.
Для сравнения в архиве с оригиналами сжатых видео находится видео полученное RTX 2070 с динамическим битрейтом и средним битрейтом в 20 Мб/с, с объёмом в 133 МБ, против 93 для Placebo h.264.
Кодирование видео заняло около 24 секунд и для 6-ой сложности получено качество
8 баллов (примерно как x.265 medium и существенно лучше x.264 Slower).
Для 10-ой сложности качество при аппаратном кодировании RTX 2070 примерно соответствует x.265 Very Slow.
Вышеуказанная разница, естественно, получена с различным битрейтом, исходя из различных задач. Для расчётов процессором исходя из требований битрейта для стримов видеопотока, а для расчётов аппаратным кодированием видеокартой исходя из достаточности качества, то есть для получения качества сравнимого с обычными не стрим видео на Youtube. Пример тестового видео сжатого в VP9 после загрузки видео на Youtube имеется в архиве с видео.
Ссылки для скачивания исходных файлов:
Проект для Vegas Pro для создания не сжатого видео: тут (12 МБ)
Стоп кадры из тестовых видео: тут (502 МБ) (упаковано в архив 7-zip)
Видео зарендеренные с разными пресетами кодеков: тут (1,76 ГБ) (упаковано в архив 7-zip)
Видео на YouTube канале "Этот компьютер"
На данный момент все современные системы видеонаблюдения можно отнести к цифровым, так как в итоге видео информация всегда имеет цифровое представление. Поэтому для более эффективного хранения и последующей передачи этой информации обязательно используется сжатие по определенным алгоритмам.
Основные понятия
Давайте разберемся, что такое видео? Видео, по сути, представляет собой последовательность статичных изображений, которые постоянно меняются с течением времени. А в свою очередь эти изображения состоят из кучи пикселей.
- Пиксель – это наименьший элемент изображения, который меняет свой цвет в зависимости от его содержания.
- Кадр – это массив пикселей, которые генерируются видеокамерой в статичную картинку. На сегодня в системах видеонаблюдения наиболее распространены размеры кадров: 1280 x 720 (HD), 1920 x 1080 (FullHD), 2688 x 1520 (4Mpix) и 2560 x 1920 (5 Mpix) и более.
- Частота кадров – это скорость, с которой кадры чередуются при записи или воспроизведении видео. В большинстве случаев частота 25 кадров в секунду является максимальной, но бывают и исключения, как в большую, так и в меньшую сторону. При такой частоте 25 кадров в секунду человеческий глаз воспринимает динамическое изображение плавным, как в реальности.
- Битрейт – это количество бит-информации, используемое для хранения или передачи видео в единицу времени (бит/с). На битрейт в большой степени влияет сжатие потока данных. В системах видеонаблюдения битрейт может быть постоянным или переменным. Постоянный битрейт соответствует введенному значению и остается неизменным, также как и постоянный размер конечного файла. При переменном битрейте кодек выбирает его значение, исходя из параметров желаемого качества или непосредственно снимаемой сцены.
- I-кадры(опорные, ключевые кадры) – это кадры, которые содержат полную информацию о текущем снимке, они сжимаются независимо от других кадров, а между ними уже передаются только изменения изображения (p-кадры) относительно опорного кадра.
- P-кадры(разностные кадры) – кадры, содержащие информацию только о разнице между текущим снимком и опорным кадром (i-кадром).
- B-кадры(двунаправленные, обратные кадры)– кадры, содержащие информацию на один или несколько предыдущих и последующих кадров.
Структура потока такова, что при декодировании невозможно восстановить изображение из B-кадра, пока не будет получен P-кадр. Поэтому мы и видим задержку в отображении потока с IP-камеры, например, при использовании алгоритма сжатия H.264.
Современные алгоритмы сжатия
Требования к качеству картинки постоянно растут. При этом пропускная способность каналов связи и емкость накопителей за этим ростом не поспевают. Очевидно, что без алгоритмов сжатия и их постоянного совершенствования системы видеонаблюдения стоили бы в десятки раз дороже того, что мы имеем сейчас.
Стандарт H.264
На сегодняшний день в системах видеонаблюдения уже достаточно длительное время доминирует стандарт сжатия H.264 (Advanced Video Coding (AVC)). Сжатие по этому алгоритму заключается в исключении избыточных данных и сокращении их объема. При настройке кодирования в системах видеонаблюдения встречаются три основных профиля кодека H.264.
- Baseline - профиль подразумевает минимальную нагрузку на процессор декодирующего устройства и не сильное сжатие. Как правило его выбирают при записи видеопотока на устройство в не сильно нагруженной локальной сети.
- Main - профиль создает среднюю нагрузку на процессор и сильно сжимает видео. Этот профиль универсальный и по умолчанию выставлен в большинстве видеорегистраторов.
- High - профиль обеспечивает максимальное сжатие с сильной нагрузкой на устройство декодирования. Битрейт при работе с таким профилем будет в разы ниже, чем при использовании baseline профиля.
Стандарт H.264+
Алгоритм сжатия H.264+ – это формат, разработанный специально для использования в системах видеонаблюдения. Это просто модифицированный кодек H.264 (AVC), который был оптимизирован именно под задачи систем видеонаблюдения и учитывает все их особенности.
На видеопотоке, получаемом с камер видеонаблюдения, как правило сцена всегда постоянна и практически не меняется. Движущиеся объекты могут отсутствовать на протяжении длительного времени, а шумы, возникающие в плохих условиях освещения, ощутимо влияют на качество изображения. В обновленном стандарте H.264+ все эти особенности были учтены и эффективно обрабатываются.
При использовании H.264 подвижные объекты кодируются вместе со статичным фоном для сохранения качества. Вместе с фоном кодируются и фоновые шумы. В формате H.264+ фон отделяется от движущегося объекта и кодируется с более высокой степенью сжатия. Такая технология позволяет частично подавлять шумы и уменьшать битрейт.
При фоновом подавлении шума битрейт видео зависит от размера части фона изображения. Например, при съемке на улице в дневное время на фон приходится очень малая часть изображения, так как в это время в кадре находится большое количество подвижных людей и автомобилей. При этом битрейт ощутимо возрастает. И наоборот, ночью битрейт уменьшается, так как движущихся объектов становится гораздо меньше. Формат H.264+ имеет алгоритмы отслеживания интенсивности видеопотоков и в зависимости от времени суток автоматически изменяет степень сжатия. Такая технология управления видеопотоком позволяет не только уменьшить объем видеоархива, но и сохранить качество изображения движущихся объектов.
Стандарт H.265
Алгоритм сжатия H.265 (High Efficiency Video Coding (HEVC)) стал значительным шагом вперед в области кодирования видеосигнала. Идея HEVC заключается в том, чтобы предложить тот же уровень качества изображения, что и AVC, но с улучшенным сжатием, поэтому видео файл, сжатый с помощью этого кодека, будет в два раза меньше.
То есть благодаря новому алгоритму для передачи сигнала требуется вдвое меньшая пропускная способность сети, а для хранения – вдвое меньшая емкость накопителей. Это позволяет использовать аппаратные средства c гораздо меньшими затратами.
Новый кодек сразу просматривает несколько кадров, чтобы увидеть, что в кадре не меняется. При этом параллельное кодирование, предусмотренное кодеком H.265, дает возможность одновременной обработки разных частей кадра, что существенно ускоряет воспроизведение и дает возможность в полной мере использовать современные процессоры.
Также этот стандарт получил технологию произвольного доступа к изображению (Clean Random Access), которая производит декодирование случайно выбранного кадра без необходимости обработки предыдущих в потоке изображений. Это значительно уменьшает задержку в отображении потока с IP-камеры.
А что дальше?
Стандарт H.264 на данный момент остается самым популярным стандартом для подавляющего большинства систем видеонаблюдения. На текущий момент он полностью выполняет свои функции.
Стандарт H.264+ хоть и является оптимизированным и улучшенным глобального применения не имеет, так как используется всего несколькими производителями.
Новый стандарт H.265 широкого распространения пока не получил в силу некоторых особенностей. Но безусловно имеет все шансы заменить своего предшественника и все больше производителей начинают его поддерживать.
Читайте также: