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目前，邊緣智能的核心研究問題在于如何在資源受限的邊緣端高效部署深度學習模型，其中包括邊緣設備深度學習模型優(yōu)化、深度學習計算遷移、邊緣服務器與終端設備間的協同調度等問題。安防終端設備作為人工智能最早落地應用的領域，在場景驅動、標準化、產業(yè)鏈協同、安全等方面都有了一定的基礎，這些基礎同時推動著邊緣智能產品的規(guī)?；l(fā)展。
針對全新編解碼技術H.265，研究并實現了基于Android平臺的視頻質量評估軟件開發(fā)。首先通過分析H.265編解碼標準的特點和VLC多媒體播放器的解碼方式，獲取了VLC播放器解碼后的YUV數據。再針對YUV數據進行了分辨率、幀率、清晰度、亮度、色度等五個方面的評估分析，并結合主觀分析對該五項建立了合理的視頻評分體系。最后基于簡潔明了的UI界面設計，為用戶清晰地展示了評分結果。
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