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1.
基于深度学习的视频超分辨率方法主要关注视频帧内和帧间的时空关系,但以往的方法在视频帧的特征对齐和融合方面存在运动信息估计不精确、特征融合不充分等问题。针对这些问题,采用反向投影原理并结合多种注意力机制和融合策略构建了一个基于注意力融合网络(AFN)的视频超分辨率模型。首先,在特征提取阶段,为了处理相邻帧和参考帧之间的多种运动,采用反向投影结构来获取运动信息的误差反馈;然后,使用时间、空间和通道注意力融合模块来进行多维度的特征挖掘和融合;最后,在重建阶段,将得到的高维特征经过卷积重建出高分辨率的视频帧。通过学习视频帧内和帧间特征的不同权重,充分挖掘了视频帧之间的相关关系,并利用迭代网络结构采取渐进的方式由粗到精地处理提取到的特征。在两个公开的基准数据集上的实验结果表明,AFN能够有效处理包含多种运动和遮挡的视频,与一些主流方法相比在量化指标上提升较大,如对于4倍重建任务,AFN产生的视频帧的峰值信噪比(PSNR)在Vid4数据集上比帧循环视频超分辨率网络(FRVSR)产生的视频帧的PSNR提高了13.2%,在SPMCS数据集上比动态上采样滤波视频超分辨率网络(VSR-DUF)产生的视频帧的PSNR提高了15.3%。 相似文献
2.
应急广播智能监控系统将视频与语音播控结合,在很多领域得到运用,对广播智能监控技术的特点进行介绍,分析智能监控技术在城市智慧广播视频中的具体应用。 相似文献
3.
高效视频编码(High Efficiency Video Coding, HEVC)的帧间预测部分存在很高的计算复杂度, 为了降低编码时间复杂度, 提出了一种基于深度特性的帧间预测快速算法。首先, 对帧间PU(Prediction Unit, PU)模式进行分类为规则和不规则块; 然后运用本文的方式定义当前CTU(Coding Tree Unit, CTU)的内容复杂程度; 最后对编码深度进行分区为SD(Small Depth, SD)、HD(High Depth, HD)区域, 位于SD区只进行规则的划分方式, 位于HD区根据当前CTU的复杂程度, 对复杂块进行不规则划分方式的遍历, 对简单块只进行规则划分, 从而实现快速编码算法。结果表明, 与HM16.9相比, 本文提出的算法在低时延和随机接入配置下分别降低了28.6%和23.8%的编码时间, 且编码性能不受影响。 相似文献
4.
针对密集观测场景下敏捷成像卫星任务规划问题求解空间大、输入任务序列较长的特点,综合考虑时间窗口约束、任务转移时卫星姿态调整时间、存储约束和电量约束,对敏捷成像卫星任务规划问题进行建模. 提出融合IndRNN和Pointer Networks的算法模型(Ind-PN)对敏捷成像卫星任务规划问题进行求解,使用多层的IndRNN结构作为算法模型的解码器. 基于Pointer Networks机制对输入任务序列进行选择,使用Mask向量考虑敏捷成像卫星任务规划问题中的各类约束. 基于Actor Critic强化学习算法对算法模型进行训练,以获得最大的观测收益率. 实验结果表明,对于密集观测场景下的任务规划,Ind-PN算法的收敛速度更快,可以获得更高的观测收益率. 相似文献
5.
针对现有异常检测方法忽视异常事件发生概率小而造成虚警这个问题,基于高斯过程回归(GPR)的框架,将GPR核函数非参数化所具有的灵活性与深度神经网络的结构特性相结合,并将卷积神经网络封装在GPR的核函数中,以同时实现异常检测任务中特征提取和检测两个步骤。在测试阶段,相对于训练样本集的后验概率的对数似然较小的被判定为异常。方法在一个模拟数据集和一个完全真实的数据集上进行了实验验证,实验结果证明所提出的方法在两个数据集上分别达到了83.9%的帧级AUC和34.4%的帧级AUC,在性能上达到了现有技术发展水平。 相似文献
6.
7.
SoftCast-based linear video delivery (LVD) schemes have been proposed as an alternative to traditional video transmission schemes in wireless error-prone environments. The end-to-end performance of SoftCast-based schemes have been evaluated in Xiong et al. (2016), where a theoretical model based on the Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) metric has been proposed. The latter is limited to the use of a Zero-Forcing (ZF) estimator at the receiver side, and does not consider bandwidth restrictions. Nevertheless, bandwidth restrictions are common and necessary in practice, especially when considering the transmission of video content. It is mandatory to take this aspect into consideration as it may drastically influence the received video quality. In this paper, we provide valid and significant extensions of the initial model. In total, three models are introduced taking into account both (1) bandwidth constraints (i.e., data compression applied), (2) the use of a Linear Least Square Error (LLSE) estimator instead of the ZF one as well as (3) the use of the optimal power allocation. We show that regardless of the bandwidth reduction applied, the type of estimator as well as the power allocation used, the end-to-end video quality can be accurately modeled and predicted at the transmitter according to the video content characteristics, the type of estimator used at the receiver and the channel conditions. The validity of these three models is assessed through extensive end-to-end simulations. These new models give solid theoretical guidelines for optimizing and studying the performance of linear video delivery schemes. 相似文献
8.
卫星固定站是指在特定站点的卫星通信地球站,通常是通过同步轨道通信卫星进行卫星业务的通信。卫星固定站大多使用的是2.4 m-7.3 m静中通天线,早期的工程施工中大部分天线未安装自动控制系统,靠手动控制驱动电机进行对星。文章对Ku频段卫星固定站天线控制系统改造进行探讨,提出更好的改造方案。 相似文献
9.
分析了空中无线电监测平台的系统构成,并对当前市场上几类主要的空中监测实例应用进行对比,阐述了各种空中监测平台的特点及适用场景,分析了空中监测平台在卫星上行信号干扰监测定位工作中的应用和意义。 相似文献
10.
在现实世界中,可用的训练数据通常较少,且很容易过时,所以需要不断采集和标记大量新的数据集;针对此问题,提出一种基于SAMME和TrAdaBoost算法的迁移学习分类方法。该方法的核心思想是:从老视频流数据集中筛选出有用的样本来帮助模型识别新的未知视频流集样本,这里新老视频流数据集的样本特征分布是不相同的。同时该方法结合SAMME算法将TrAdaBoost算法从只可实现两分类扩展至多分类。实验结果表明,与现有方法比较,该方法能更好地实现对六种类型视频流的精细分类,并减少大量已标注老数据集的浪费。 相似文献