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本发明涉及SHVC视频编码领域，具体涉及一种基于神经网络优化的质量SHVC编码方法；所述方法包括在Intra模式和ILR模式的选择过程中，采用第一神经网络模型做出提前预判；利用当前模式的模式可能性来选择不同比率的网络模型进行预测，实现视频编码过程的加速；在Intra模式的帧内模式的遍历过程中，针对帧内模式的方向特性，采用第二神经网络模型进行分类，来跳过繁杂的方向模式遍历。在深度的预测过程中，利用第三神经网络模型实现CU的深度预测。通过本发明对编码过程的优化，在几乎不损失视频质量的情况下，有效节约了编码时间。
