De acordo com pt.wedoany.com-A VQML (Video Quality assessment with Machine Learning), algoritmo de análise de qualidade de vídeo da LIG Accuver, empresa sul-coreana de soluções de teste de comunicação, recebeu aprovação de padronização da União Internacional de Telecomunicações (ITU), tornando-se uma nova tecnologia no sistema de padrões globais de avaliação de qualidade de vídeo. A VQML é uma solução de medição de qualidade de vídeo baseada em aprendizado profundo, utilizada para analisar o desempenho do serviço de vídeo e a qualidade da imagem conforme percebidos pelo usuário.
O foco técnico da VQML está na avaliação de qualidade de vídeo "sem referência". Os testes tradicionais de qualidade de vídeo geralmente exigem a comparação do vídeo original com o vídeo recebido para identificar problemas como danos na imagem, distorção de compressão, travamentos e redução de nitidez; no entanto, em ambientes de rede reais, operadoras, testadores ou terminais nem sempre têm acesso ao vídeo original. A VQML analisa diretamente o conteúdo de vídeo RGB do lado receptor por meio de modelos de aprendizado de máquina, sem depender do vídeo original ou de metadados de transmissão, prevendo o valor do resultado da qualidade de vídeo percebida pelo usuário. Essa abordagem é mais adequada para testes em campo em redes móveis, OTT, videochamadas, transmissão ao vivo, IPTV e serviços de vídeo de segurança pública.
No dia 7, na LIG Accuver, em Seongnam, província de Gyeonggi, Coreia do Sul, desenvolvedores já estavam monitorando e analisando os valores dos resultados de qualidade de vídeo por meio da VQML.
O núcleo da saída deste algoritmo é uma pontuação de qualidade de vídeo próxima à experiência subjetiva do usuário. A qualidade do serviço de vídeo não é apenas a soma de parâmetros de rede como taxa de bits, resolução, taxa de perda de pacotes ou latência; o que o usuário realmente percebe é se a imagem é nítida, se o movimento é suave, se os travamentos são frequentes, se a distorção em blocos é evidente e se o áudio e o vídeo estão sincronizados. A VQML utiliza modelos de aprendizado profundo para aprender a relação entre as características do conteúdo de vídeo e as pontuações de experiência do usuário, transformando o processo de avaliação subjetiva manual em um método de medição de qualidade automatizado. Para as operadoras, esse tipo de algoritmo pode ser incorporado em processos de teste de rede, otimização de rede, aceitação de serviços e monitoramento de serviços de vídeo, para identificar o horário, local, condições de rede e ambiente terminal onde a experiência de vídeo se deteriora.
A LIG Accuver já havia utilizado a VQML em sua solução de medição de qualidade de vídeo em tempo real, que pode ser combinada com produtos de teste e otimização de redes sem fio. Com a evolução das redes de comunicação móvel para 5G e, posteriormente, para 6G, a videochamada, o vídeo veicular, o controle remoto, a comunicação de segurança pública, a retransmissão de dispositivos não tripulados e o conteúdo XR exigem maior qualidade de experiência, e o simples monitoramento de KPIs de rede já não é suficiente. Após a inclusão da VQML no sistema de padrões da ITU, será possível fornecer um método unificado de avaliação de experiência de vídeo para diferentes operadoras, fabricantes de equipamentos e instituições de teste, facilitando a comparação dos resultados de testes de qualidade de vídeo em diferentes redes, terminais e cenários de serviço.
Após a VQML da LIG Accuver ser incorporada ao modelo de padrão relacionado à avaliação de qualidade de vídeo sem referência de próxima geração da ITU-T, a análise de qualidade de vídeo passará de testes subjetivos em laboratório para testes automatizados, em tempo real e padronizados. O algoritmo poderá continuar sendo utilizado em cenários como streaming, videoconferência, otimização de redes móveis, verificação de qualidade de videochamadas em redes de segurança pública e monitoramento de experiência de vídeo no lado do terminal.
