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公开(公告)号:CN115118991A
公开(公告)日:2022-09-27
申请号:CN202210690213.6
申请日:2022-06-17
IPC分类号: H04N19/51 , H04N19/44 , H04N19/172 , G06N3/08 , G06N3/04
摘要: 本公开提出一种基于深度学习的视频运动放大方法和系统,该方法包括:构建视频运动放大模型,该模型包括两个编码器、调制器和解码器,编码器包括多个卷积层、多个激活函数层和多个残差块,解码器包括特征连接层、多个残差块、下采样层、多个卷积层和多个激活函数层;利用视频训练集对视频运动放大模型进行训练获得训练好的视频运动放大模型;实时获取视频数据中存在微小运动位移的两幅视频帧;将两幅视频帧输入训练好的视频运动放大模型,输出运动放大视频帧,在视频运动放大模型中,各编码器接收不同视频帧并输出所需的纹理特征和运动特征,调制器基于运动特征的相对差值进行放大运动,解码器将处理后的特征重建得到运动放大视频帧。
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公开(公告)号:CN219145031U
公开(公告)日:2023-06-06
申请号:CN202223078637.1
申请日:2022-11-18
摘要: 本实用新型提出一种基于复合补偿的光伏并网逆变器,所述光伏并网逆变器包括:高频逆变器、无线电能传输松耦合变压器、高频整流器、工频并网逆变器、第一补偿网络和第二补偿网络;所述第一补偿网络串联在所述高频逆变器与所述无线电能传输松耦合变压器间;所述第二补偿网络串联在所述无线电能传输松耦合变压器与所述高频整流器间。本实用新型提出的逆变器在电能传输的过程中可以降低电能的损耗、提高传输效率及抑制电压的波动。
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