[发明专利]一种基于深度学习的煤矿监控视频解压缩方法及系统在审
| 申请号： | 201910953370.X | 申请日： | 2019-10-09 |
| 公开（公告）号： | CN110659628A | 公开（公告）日： | 2020-01-07 |
| 发明（设计）人： | 尹青山;李锐;于治楼 | 申请（专利权）人： | 山东浪潮人工智能研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/32;G06N3/04;H04N7/18;H04N19/137;H04N19/167;H04N19/42 |
| 代理公司： | 37100 济南信达专利事务所有限公司 | 代理人： | 冯春连 |
| 地址： | 250100 山东省济南市高新*** | 国省代码： | 山东;37 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习的煤矿监控视频解压缩方法及系统，涉及视频压缩技术领域，采用方案包括：将原始视频差分为图像帧，并选取一帧作为背景帧；基于深度学习的注意力机制和目标检测算法将每一帧图像中的工人检测出来，并将工人所在的位置行成矩形框裁剪出来，将裁剪的工人矩形框图片、定位信息、所处理的帧信息这三项作为一组保存到链表中；从链表中依次取出工人的裁剪矩形框、位置和图像帧的编号作为一组，把每一组覆盖到背景帧中；对工人的矩形框图片和工人的矩形框在背景图片的位置之间存在的色彩进行微调，以将重构图像帧组合形成视频。本方法只获取关键信息，减少了冗余信息，可以提高视频的压缩率。 | ||
| 搜索关键词： | 矩形框 裁剪 背景帧 图像帧 视频 目标检测算法 视频压缩技术 视频解压缩 重构图像帧 注意力机制 背景图片 定位信息 关键信息 煤矿监控 冗余信息 原始视频 压缩率 帧图像 帧信息 从链 链表 微调 取出 学习 保存 检测 覆盖 图片 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的煤矿监控视频解压缩方法，其特征在于,该方法的实现过程包括：/nS10、将原始视频差分为图像帧，并选取一帧作为背景帧；/nS20、基于深度学习的注意力机制和目标检测算法将每一帧图像中的工人检测出来，并将工人所在的位置行成矩形框裁剪出来，保存为图片，随后，将裁剪的工人矩形框图片、定位信息、所处理的帧信息这三项作为一组保存到链表中，完成所有帧图像的压缩；/nS30、从链表中依次取出工人的裁剪矩形框、位置和图像帧的编号作为一组，把每一组覆盖到背景帧中，完成所有帧图像的解码还原；/nS40、对工人的矩形框图片和工人的矩形框在背景图片的位置之间存在的色彩进行微调，以将解码还原的所有帧图像帧组合形成视频。/n
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于山东浪潮人工智能研究院有限公司，未经山东浪潮人工智能研究院有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910953370.X/，转载请声明来源钻瓜专利网。
