一种基于深度学习的视频压缩方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的视频压缩方法及系统，采集电力系统设施建设现场的施工视频数据，使用生成对抗网络对施工视频数据进行插帧处理，得到插帧视频，从而显著降低时间冗余的问题；建立结合卷积神经网络和transformer模型的视频压缩模型，对视频压缩模型进行轻量化调整，以得到轻量化压缩模型，因此，融合卷积神经网络与transformer的轻量化压缩模型，在特征提取的时候可以在保留结构完整性的同时解决帧间上下文割裂问题；使用轻量化压缩模型对插帧视频的各帧图像进行特征提取，得到多个特征图编码，根据多个特征图编码生成视频压缩结果，以此方式，有效提高施工视频数据的压缩效率和压缩数据的有效性。