摘要
本发明属于视频语义通信技术领域,具体为基于视频流输入的自适应关键帧提取和视频恢复方法。本发明包括对视频流输入的帧信息,根据信道情况适应性的选择关键帧,忽略含有冗余信息的非关键帧,实现实时有效的关键帧提取和非关键帧插回,为深度学习理解视频语义减轻数据流负担,同时避免损失关键信息;其中涉及视频帧恢复模拟模块、帧重要性计算器模块、自适应性帧选择模块、视频帧恢复模块;本发明与当前数字通信系统具有良好兼容性。实验结果表明,本方法在视频传输领域显著提高传输效率,降低信道资源开销,实现促进深度学习对于视频信息语义读取以及多尺度感知能力。
技术关键词
关键帧
视频帧
视频恢复方法
视频流
计算器
网络模块
运动向量信息
多层卷积网络
语义
图像重建
发送端
多尺度感知
信道信噪比
数字通信系统
接收端帧
系统为您推荐了相关专利信息
视频帧
数据检测方法
子模块
机器学习模型
录屏数据
神经网络模型
手势
手语翻译方法
视觉特征
手语翻译装置
三维点云数据
实时视频流
图像识别模型
激光雷达
识别算法