文档名：基于纹理特征的分布式视频压缩感知自适应重构方法
摘要：面对大规模视频数据带来的全新挑战,具备硬件友好特性的分布式视频压缩感知应运而生.由于传统基于分析模型的分布式视频压缩感知重构方法计算复杂度高,难以满足实时应用的要求,因此深度学习技术被逐渐引入.然而,现有基于深度学习的重构方法忽略了帧的纹理特征,限制了重构性能.由于同图像组中的视频帧具有较高的相似性,因此可以选择相邻视频帧作为当前视频帧纹理特征的参考.为了解决这个问题,提出一种基于纹理特征的分布式视频压缩感知自适应重构网络,命名为TF-DCVSNet.具体来说,TF-DCVSNet利用已重构的相邻帧纹理特征,激活当前重构帧的重构网络模块,进行自适应重构.大量实验验证了TF-DCVSNet的有效性.
Abstract：Distributedcompressivevideosensing(DCVS),possessinghardware-friendlycharacteristics,hasemergedasasolutiontothechallengesposedbylarge-scalevideodata.Sincetraditionalanalyticalmodel-basedreconstructionmethodsforDCVSarecomputational-lycomplexandhardtomeettherequirementsofreal-timeapplications,deeplearningtechnologiesaregraduallyappliedinDCVS.How-ever,theexistingdeeplearning-basedreconstructionmethodsignoretexturecharacterizesofframes,whichlimitsreconstructionperform-ance.Basedontheobservationthatframeswithinonegrouparehighlycorrelated,theadjacentframescanbeselectedasthereferencestoexploittexturefeaturesofcurrentframes.Toaddressthisproblem,atexturefeatures-basedadaptivereconstructionnetworkforDCVSisproposed,dubbed'TF-DCVSNet'.Specifically,TF-DCVSNetutilizesthetexturefeaturesofthereconstructedadjacentframestoacti-vatethereconstructionnetworkmoduleofthecurrentreconstructedframetoperformadaptivereconstruction.ExtensiveexperimentsdemonstratetheeffectivenessofTF-DCVSNet.
作者：陈灿 周超 张登银Author：CHENCan ZHOUChao ZHANGDengyin
作者单位：南京邮电大学物联网学院,江苏南京210003
刊名：传感技术学报
Journal：ChineseJournalofSensorsandActuators
年，卷(期)：2024, 37(1)
分类号：TP37
关键词：分布式视频压缩感知 视频重构 深度学习 纹理特征
Keywords：distributedcompressivevideosensing videoreconstruction deeplearning texturefeatures
机标分类号：
在线出版日期：2024年3月6日
基金项目：国家自然科学基金，江苏省高校自然科学研究面上项目，南京邮电大学校级自然科学基金，南京邮电大学引进人才科研启动基金项目基于纹理特征的分布式视频压缩感知自适应重构方法[
期刊论文] 传感技术学报--2024, 37(1)陈灿 周超 张登银面对大规模视频数据带来的全新挑战,具备硬件友好特性的分布式视频压缩感知应运而生.由于传统基于分析模型的分布式视频压缩感知重构方法计算复杂度高,难以满足实时应用的要求,因此深度学习技术被逐渐引入.然而,现有基于...参考文献和引证文献
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