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Auteurs indexés : Mourad Aklouf. Source : tel-03709133, version 1.

L'acquisition et la diffusion de contenus avec une latence minimale sont devenus essentiel dans plusieurs domaines d'activités tels que la diffusion d'évènements sportifs, la vidéoconférence, la télé-présence, la télé-opération de véhicules ou le contrôle à distance de systèmes. L'industrie de la diffusion en direct a connu une croissance en 2020, et son importance va encore croitre au cours des prochaines années grâce à l'émergence de nouveaux codecs vidéo à haute efficacité reposant sur le standard Versatile Video Coding(VVC)et à la cinquième génération de réseaux mobiles (5G).Les méthodes de streaming de type HTTP Adaptive Streaming (HAS) telles que MPEG-DASH, grâce aux algorithmes d'adaptation du débit de transmission de vidéo compressée, se sont révélées très efficaces pour améliorer la qualité d'expérience (QoE) dans un contexte de vidéo à la demande (VOD).Cependant, dans les applications où la latence est critique, minimiser le délai entre l'acquisition de l'image et son affichage au récepteur est essentiel. La plupart des algorithmes d'adaptation de débit sont développés pour optimiser la transmission vidéo d'un serveur situé dans le cœur de réseau vers des clients mobiles. Dans les applications nécessitant un streaming à faible latence, le rôle du serveur est joué par un terminal mobile qui va acquérir, compresser et transmettre les images via une liaison montante comportant un canal radio vers un ou plusieurs clients. Les approches d'adaptation de débit pilotées par le client sont par conséquent inadaptées. De plus, les HAS, pour lesquelles la prise de décision se fait avec une périodicité de l'ordre de la seconde ne sont pas suffisamment réactives lors d'une mobilité importante du serveur et peuvent engendrer des délais importants. Il est donc essentiel d'utiliser une granularité d'adaptation très fine afin de réduire le délai de bout-en-bout. En effet, la taille réduite des tampons d'émission et de réception afin de minimiser la latence rend plus délicate l'adaptation du débit dans notre cas d'usage. Lorsque la bande passante varie avec une constante de temps plus petite que la période avec laquelle la régulation est faite, les mauvaises décisions de débit de transmission peuvent induire un surcroit de latence important.L'objet de cette thèse est d'apporter des éléments de réponse à la problématique de la transmission vidéo à faible latence depuis des terminaux (émetteurs) mobiles. Nous présentons d'abord un algorithme d'adaptation de débit image-par-image pour la diffusion à faible latence. Une approche de type Model Predictive Control (MPC) est proposée pour déterminer le débit de codage de chaque image à transmettre. Cette approche utilise des informations relatives au niveau de tampon de l'émetteur et aux caractéristiques du canal de transmission. Les images étant codées en direct, un modèle reliant le paramètre de quantification (QP) au débit de sortie du codeur vidéo est nécessaire. Nous avons donc proposé un nouveau modèle reliant le débit au paramètre de quantification et à la distorsion de l'image précédente. Ce modèle fournit de bien meilleurs résultats dans le contexte d'une décision prise image par image du débit de codage que les modèle de référence de la littérature.En complément des techniques précédentes, nous avons également proposé des outils permettant de réduire la complexité de codeurs vidéo tels que VVC. La version actuelle du codeur VVC (VTM10) a un temps d'exécution neuf fois supérieur à celui du codeur HEVC. Par conséquent, le codeur VVC n'est pas adapté aux applications de codage et diffusion en temps réel sur les plateformes actuellement disponibles. Dans ce contexte, nous présentons une méthode systématique, de type branch-and-prune, permettant d'identifier un ensemble d'outils de codage pouvant être désactivés tout en satisfaisant une contrainte sur l'efficacité de codage. Ce travail contribue à la réalisation d'un codeur VVC temps réel.

Auteurs indexés : Mourad Aklouf. Source : tel-03709133, version 1.

The acquisition and delivery of video content with minimal latency has become essential in several business areas such as sports broadcasting, video conferencing, telepresence, remote vehicle operation, or remote system control. The live streaming industry has grown in 2020 and it will expand further in the next few years with the emergence of new high-efficiency video codecs based on the Versatile Video Coding (VVC) standard and the fifth generation of mobile networks (5G).HTTP Adaptive Streaming (HAS) methods such as MPEG-DASH, using algorithms to adapt the transmission rate of compressed video, have proven to be very effective in improving the quality of experience (QoE) in a video-on-demand (VOD) context.Nevertheless, minimizing the delay between image acquisition and display at the receiver is essential in applications where latency is critical. Most rate adaptation algorithms are developed to optimize video transmission from a server situated in the core network to mobile clients. In applications requiring low-latency streaming, such as remote control of drones or broadcasting of sports events, the role of the server is played by a mobile terminal. The latter will acquire, compress, and transmit the video and transmit the compressed stream via a radio access channel to one or more clients. Therefore, client-driven rate adaptation approaches are unsuitable in this context because of the variability of the channel characteristics. In addition, HAS, for which the decision-making is done with a periodicity of the order of a second, are not sufficiently reactive when the server is moving, which may generate significant delays. It is therefore important to use a very fine adaptation granularity in order to reduce the end-to-end delay. The reduced size of the transmission and reception buffers (to minimize latency) makes it more difficult to adapt the throughput in our use case. When the bandwidth varies with a time constant smaller than the period with which the regulation is made, bad transmission rate decisions can induce a significant latency overhead.The aim of this thesis is to provide some answers to the problem of low-latency delivery of video acquired, compressed, and transmitted by mobile terminals. We first present a frame-by-frame rate adaptation algorithm for low latency broadcasting. A Model Predictive Control (MPC) approach is proposed to determine the coding rate of each frame to be transmitted. This approach uses information about the buffer level of the transmitter and about the characteristics of the transmission channel. Since the frames are coded live, a model relating the quantization parameter (QP) to the output rate of the video encoder is required. Hence, we have proposed a new model linking the rate to the QP of the current frame and to the distortion of the previous frame. This model provides much better results in the context of a frame-by-frame decision on the coding rate than the reference models in the literature.In addition to the above techniques, we have also proposed tools to reduce the complexity of video encoders such as VVC. The current version of the VVC encoder (VTM10) has an execution time nine times higher than that of the HEVC encoder. Therefore, the VVC encoder is not suitable for real-time encoding and streaming applications on currently available platforms. In this context, we present a systematic branch-and-prune method to identify a set of coding tools that can be disabled while satisfying a constraint on coding efficiency. This work contributes to the realization of a real-time VVC coder.