摘要
高效率视频编码(HEVC)作为新一代视频编码标准，在视频压缩效率方面取得了显著进步。
然而，HEVC编码复杂度高，尤其是量化参数(QP)的选择对编码效率和视频质量有很大影响。
传统QP决策方法通常依赖于穷举搜索或复杂率失真优化模型，计算开销大，难以满足实时编码需求。
近年来，深度学习，特别是卷积神经网络(CNN)在图像识别、目标检测等领域取得了巨大成功。
CNN强大的特征提取和非线性映射能力为HEVCQP快速决策提供了新的思路。
本文首先介绍了HEVC编码标准和QP的概念，以及CNN的基本原理。
然后，重点综述了基于CNN的HEVCQP快速决策方法的研究现状，分析了不同方法的特点和性能。
最后，对该领域未来研究方向进行了展望。
关键词：HEVC；量化参数；卷积神经网络；深度学习；视频编码
随着互联网技术的飞速发展和智能终端的普及，视频数据量呈现爆炸式增长。
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