【摘 要】
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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
【机 构】
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中国传媒大学南广学院,南京211172
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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
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传统诊断系统结构简单,无法处理多元化故障下的激光冲击强化诊断系统,导致诊断准确率低.设计多元化故障下的激光冲击强化诊断系统.根据激光冲击基本原理和冲击过程确定诊断状
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