| Project/Area Number |
20H04181
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 60060:Information network-related
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| Research Institution | Nihon University |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
今村 幸祐 金沢大学, 電子情報通信学系, 准教授 (00324096)
金本 俊幾 弘前大学, 理工学研究科, 教授 (30782750)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥16,770,000 (Direct Cost: ¥12,900,000、Indirect Cost: ¥3,870,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2022: ¥5,070,000 (Direct Cost: ¥3,900,000、Indirect Cost: ¥1,170,000)
Fiscal Year 2021: ¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000)
Fiscal Year 2020: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000)
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| Keywords | 低遅延 / 動画像符号化 / 動き予測 / 直交変換 / CAVLC / 動画像 / 符号化 / 物体検出 / 画像センシング / エッジデバイス / 8K |
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| Outline of Research at the Start |
5G通信ネットワークの浸透により、自動運転や遠隔手術など高精細画像をセンシングし超低遅延で圧縮伝送する技術が求められている。この符号化機能はセンシングデバイスとして低遅延性を確保しつつ、小面積・低電力での高画質・高圧縮動画像符号化機能が必須となる。
本課題では4K/8K等の高精細動画像に対してセンシングバイスとして実装可能な低遅延・高圧縮・高画質・低電力を実現するラインベースの低遅延動画像符号化方式を立案検証しハードウェア実装にてシステム動作を検証する。これにより従来の標準化符号化方式と同等レベルの圧縮率を、従来の1/1000のマイクロ秒オーダーの低遅延にて実現できる。
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| Outline of Final Research Achievements |
We proposed a line-based coding method for ultra-low latency video coding for 4K/8K-level high-definition images, and verified its effectiveness through implementation. We have implemented and verified several coding tools such as reduced frame memory structure for inter-prediction method, deep learning based inter-prediction method, DCT/DST mixed orthogonal transform method, line-based CAVLC, variable block size selection method, etc., as new methods. As a result, we achieved an overall compression ratio of 5% to 10% with a low latency on the order of 1/1000 of a microsecond. This research has provided knowledge on how to achieve the functions and low cost required for edge devices in low-latency image transmission equipment.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
4K/8Kレベルの高精細画像向けの超低遅延動画像符号化方式において，ラインベースの符号化手法を実装し検証した．この超低遅延動画像符号化方式は5％～10％の圧縮率を，従来の1/1000のマイクロ秒オーダーの低遅延を実現可能である．またハードウェアに実装する場合も小フレームメモリ構造を可能とするなど低コストで高精細画像伝送機器を実現できる見通しを得た．低遅延性が要求される応用製品は今後拡大すると想定され，この非標準の高精細画像向けの超低遅延動画像符号化方式に関する知見は有用であり，基盤技術として自動運転，自律型ロボット，医療機器，ゲームなどのIoTの進展に大きく貢献すると考えられる．
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