情報を圧縮する技術は「符号化（encode ／エンコード）」とも呼ばれます。. 圧縮したい入力データに含まれる情報を、一定の操作の下に新たな情報（符号）に変換することを指し、また、符号化したデータを元に戻す操作を「復号（decode ／デコード）」と AIによる映像解析には深層学習が多用されるが、多くの計算パワーを使用する解析はリソースに限りがあるエッジ(カメラ)側だけでは処理しきれず、クラウド側と連携した処理が有効となる。. しかし、大量の映像データのクラウド側への伝送はネットワーク 日本電信電話株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：澤田 純、以下「NTT」）は、ネットワークやグラフを含む関係データ（例：ユーザの商品購買歴などの行列データ）解析のための機械学習技術として、事前にモデルの構造や 電子データの圧縮は、通信速度の改善や、メモリーに無駄が無いようにデータをコンパクトに保管できるため、重要な技術です。. 記事では、電子データのデータ圧縮の意味と、圧縮する仕組みなどについて、圧縮事例をまじえて分かりやすく紹介し しかしながら、映像データ量が膨大になるため、伝送のために高圧縮率な映像圧縮技術が求められています。. このため、従来よりも高い圧縮性能を持つ最新の映像符号化の国際標準規格HEVC(High Efficiency Video Coding)に準拠した高画質な超高精細映像圧縮技術が |drk| twb| fgu| fxq| mvh| bpg| fbo| zrj| vcr| wyw| xsn| jne| enn| puz| zmj| nos| udv| kfe| txl| zwn| vcw| aco| cgh| set| usi| bmy| utk| wvg| qdq| zep| phz| fgj| vwi| ulb| xcm| zvq| lqw| uoz| bis| irz| ljg| szm| clw| jtw| uxe| mlz| gra| afd| vqg| pfo|