视频处理

本演示视频主要演示运行在 Zynq UltraScale+ MPSoC 上的可编程逻辑的视频处理加速。此外，它还将演示 Xilinx 定向参考设计如何通过在 ZCU102 评估套件中快速启动并运行来缩短客户的设计周期。

在这个全民直播的时代， 视频直播远没有看上去那么美好，直播卡顿、画面模糊失真等等问题，简直防不胜防。而对于视频直播服务提供商来说，带宽、流量、视频转码等多方面的影响，使得他们也同样面临前所未有的挑战。

在今年即将开幕的 LiveVideoStackCon 2020线上峰会上，作为自适应计算的引领者赛灵思再次受邀出席，并将为广大视频/图像处理从业人员带来全新的“构建自适应视频基础设施”的主题演讲。主题演讲将涵盖技术角度、经济角度的多项研究

随着现代图像及视频处理技术的不断发展，人们对图像处理提出了新的要求，最近几年，图像的分辨率和扫描频率都有了较大范围的提升，1080P分辨率的视频已经非常流行，2K甚至4K分辨率的图像也在火热发展中。基于软件的图像处理方法存在着一些局限性，尤其是计算速度和算法效率方面

赛灵思视频加速技术研讨会上，讲师”廖玉峰"作演讲“高效视频处理与 AI 融合架构”。

随着5G开启万物互联的崭新纪元，用户、流量、应用场景不断扩张，视频服务不仅会深入渗透全产业领域，也将为各行各业的产品应用增值赋能。不断提升的存储、传输与计算资源，从分辨率、码率、色彩与传输稳定性上全方面、多维度提质升级，并为企业与消费者带来前所未有的商业价值与视觉体验。

根据市场调研公司的报告显示，到2021年，直播视频将达到700亿美元规模，而非直播视频内容将达到接近1000亿美元规模，且直播视频流量增速大于非直播视频，2023年有可能超越非直播视频。视频处理成就了近两千亿的市场商机，也成为未来服务器的最大负载之一

Aupera Technologies 是数据中心视频处理系统领域的新兴企业。Aup2600 是一种专用分布式视频处理系统，内置 48 个赛灵思 Zynq® UltraScale+™ MPSoC。此外，Aup2600 还提供基于赛灵思 Vivado 环境的完整视频 +AI 软件框架和用于神经网络处理的深度学习处理器单元 (DPU)。

基于FPGA的视频图像特征识别和对比

Skreens 展示了其系统解决方案，用于在 Xilinx FPGA 上开发加速视频和机器学习应用，和/或将加速视频处理集成到现有产品中。