| No | 255351 |
|---|---|
| 標題（和） | 超低遅延ネットワーク伝送向け動画像符号化方式の検討 |
| 標題（英） | A Study of Video-coding for Ultra-low Latency Network Transmission |
| 研究会名（和） | 通信方式 |
| 研究会名（英） | Communication Systems |
| 開催年月日 | 2018-07-11 |
| 終了年月日 | 2018-07-13 |
| 会議種別コード | 5 |
| 共催団体名（和） | |
| 資料番号 | CS2018-37 |
| 抄録（和） | 車両やロボットの自動制御，IoT(Internet of Things)機器におけるMR(Mixed Reality)などの仮想現実機能の実現にはmsオーダの超低遅延動画像伝送技術が必要とされている．近年，5Gを初めとした次世代無線データ通信技術が盛んに研究開発されており，4Kや8Kなどの高精細動画像を転送開始から完了までmsオーダの超低遅延で動画像伝送する取り組みが行われている．しかし、高精細動画像をmsオーダの超低遅延で動画像伝送するには従来動画像符号化方式の圧縮伸長処理にかかる遅延時間に課題があった．本稿では，従来動画像符号化方式の1/1000である?sオーダの超低遅延動画像伝送を可能とした，超低遅延ネットワーク伝送向け動画像符号化方式のアルゴリズムについて報告する．この動画像符号化方式は処理単位を従来方式の矩形領域単位からライン単位とし，ライン単位に適応した画像予測，量子化及び符号化手法を考案，適用することで1/3の帯域にて?sオーダの超低遅延動画像伝送を実現した． |
| 抄録（英） | Autonomous driving for vehicles and MR(Mixed Reality) for IoT(Internet of Things) equipment require ultra-low-latency video transmission with ms order. Recently, 5G wireless data communication technology are discussed to transmit high definition video such as 4K and 8K ultra-low-latency with ms order. However conventional video-coding method has a large latency in compression and decompression. Therefore, it was impossible to transmit a high definition video with ultra-low-latency with ms order. In this paper, we describe the processing algorithms of video-coding method for ultra-low-latency network transmission, which enables ultra-low-latency video transmission with ?s order, which is 1/1000 of conventional video coding method. In this video-coding system, line based processing algorithm is adopted instead of conventional two-dimensional rectangular based processing. This coding algorithm consists of line-based prediction method, dynamic quantization, and coding method. The proposed method accomplishes ?s order ultra-low-latency video transmission with 1/3 bandwidth. |
| 収録資料名（和） | 電子情報通信学会技術研究報告 |
| 収録資料の巻号 | Vol.118, No.128 |
| ページ開始 | 121 |
| ページ終了 | 126 |
| キーワード（和） | 動画像符号化,超低遅延,ライン単位処理,画像予測,量子化 |
| キーワード（英） | Video-coding,Ultra-low-latency,Line Based Coding,Image Prediction Method,Quantization Method |
| 本文の言語 | JPN |
| 著者（和） | 森海斗 |
| 著者（ヨミ） | モリ カイト |
| 著者（英） | Kaito Mori |
| 所属機関（和） | 日本大学 |
| 所属機関（英） | Nihon University |
| 著者（和） | 望月誠二 |
| 著者（ヨミ） | モチヅキ セイジ |
| 著者（英） | Seiji Mochizuki |
| 所属機関（和） | 日本大学 |
| 所属機関（英） | Nihon University |
| 著者（和） | 今村幸祐 |
| 著者（ヨミ） | イマムラ コウスケ |
| 著者（英） | Kousuke Imamura |
| 所属機関（和） | 金沢大学 |
| 所属機関（英） | Kanazawa University |
| 著者（和） | 松田吉雄 |
| 著者（ヨミ） | マツダ ヨシオ |
| 著者（英） | Yoshio Matsuda |
| 所属機関（和） | 金沢大学 |
| 所属機関（英） | Kanazawa University |
| 著者（和） | 松村哲哉 |
| 著者（ヨミ） | マツムラ テツヤ |
| 著者（英） | Tetsuya Matsumura |
| 所属機関（和） | 日本大学 |
| 所属機関（英） | Nihon University |