基于卷积神经网络的激光视频压缩研究

• 作者: 曹海燕 张大维
• 来源期刊: 激光杂志
• 关键词: 激光视频 卷积神经网 压缩率 重要信息 关键帧
• 年，卷（期）: 2021,（7）
• 所属期刊栏目: 光通信与网络
• 页码范围: 114-117
• 页数: 4页
• 分类号: TN929
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.jgzz.2021.07.114

摘要

传统激光视频压缩方法存在压缩率小、丢失重要信息、耗时间长的弊端,提出了基于卷积神经网络的激光视频压缩方法.首先对激光视频压缩工作原理进行分析,找到当前激光视频压缩效果不佳的原因,然后采集激光视频,并进行相应的处理,采用卷积神经网络对激光视频关键帧之间的相关性进行拟合,根据拟合结果对激光视频进行有效压缩,最后在Matlab平台上进行了激光视频压缩的仿真对比测试,结果表明,在保证重要信息的条件下,卷积神经网络可以尽最大幅度对激光视频进行压缩,减少了激光视频压缩时间,激光视频压缩效果明显优于当前经典压缩方法,具有十分广泛的应用前景.