一种用于视频无线传输监控系统的视频优化方法

专利主权项内容

1.一种用于视频无线传输监控系统的视频优化方法，其特征在于，包括：步骤1：获取不同应用场景下的差异图像样本，并基于差异图像样本对预设神经网络进行训练，得到目标神经网络；步骤2：将视频拆分为N张图像后输入至目标神经网络进行处理，并基于处理结果分别标定出每张图像的感兴趣区域和非感兴趣区域；步骤3：分别确定对感兴趣区域和非感兴趣区域的量化参数值，并基于量化参数值分别对感兴趣区域和非感兴趣区域进行视频编码，得到图像编码数据；步骤4：对图像编码数据进行逻辑整合，得到待传输视频数据，并基于无线传输将待传输视频数据进行传输；其中，步骤1中，基于差异图像样本对预设神经网络进行训练，得到目标神经网络，包括：获取得到的差异图像样本，并基于应用场景的业务指标对差异图像样本进行遍历，且基于遍历结果确定出差异图像样本的关键图像区域以及关键图像区域在差异图像样本中分布规律特征；对应用场景对应的差异图像样本进行编号，并基于编号结果确定基于差异图像样本对预设神经网络的训练顺序；基于训练顺序依次将不同应用场景的业务指标、差异图像样本的关键图像区域以及关键图像区域在差异图像样本中分布规律特征输入至预设神经网络进行第一次迭代训练，并基于第一次迭代训练结果在预设神经网络中部署对应应用场景的目标分析节点，且基于第一次迭代训练结果确定目标分析节点在预设神经网络中的第一网络参数；将第一次迭代训练得到的第一网络参数作为第二次迭代训练的先验条件，并基于先验条件对预设神经网络进行第二次迭代训练，得到目标分析节点在预设神经网络中的第二网络参数，且基于第一网络参数和第二网络参数确定目标分析节点在预设神经网络的训练损失值；当训练损失值大于预设阈值时，将第二网络参数作为下次训练的初始参数，并基于初始参数对预设神经网络进行预设次数的迭代训练，且确定每一次迭代训练后目标分析节点在预设神经网络的训练损失值，直至训练损失值小于预设阈值时，判定满足对预设神经网络的训练条件；基于判定结果将不同应用场景对应的目标分析节点在预设神经网络中进行封装，并基于封装结果得到目标神经网络。 来自马-克-数-据