摘要
本发明涉及用于动态编码器配置的系统、设备及方法。在一个示范性实施例中，机器学习模型使用来自图像处理管线IPP的先前阶段的像素特征及编码特征来动态调整位率。所述机器学习模型经训练以为编码器选择位率调整，使得视频流的预期图像质量保持在选定质量水平(例如SSIM、VMAF、VIF、HVS‑PSNR等)。常规动态编码解决方案聚焦于编码一次交付多次(尽力而为)应用，所述示范性IPP经设计用于可未受益于实际后续编码质量分析的实时应用；而是使用作为图像复杂度的代表性近似的代理数据(像素特征及编码特征)。
