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公开(公告)号:CN119342249A
公开(公告)日:2025-01-21
申请号:CN202411443407.1
申请日:2024-10-16
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC: H04N21/2343 , G06V20/40 , G06V10/771 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/092 , H04N21/4402 , H04N21/442
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的弱网环境视频压缩方法,涉及视频压缩技术领域,本发明包括以下步骤:步骤一:利用深度学习模型对视频内容进行特征提取;步骤二:根据提取的特征和实时网络条件,动态调整视频压缩参数;步骤三:使用自适应编码策略对视频进行压缩;本发明,通过采用基于深度学习的视频压缩方法,显著提升了弱网环境下的视频压缩效率和适应性,利用深度学习模型对视频内容进行特征提取,能够智能识别视频中的关键信息,如运动矢量、纹理复杂度和场景变化,从而实现更精准的压缩策略,不仅优化了视频数据的压缩率,还确保了在多变的网络条件下保持视频播放的流畅性和稳定性。
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公开(公告)号:CN118413743A
公开(公告)日:2024-07-30
申请号:CN202410785600.7
申请日:2024-06-18
Applicant: 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC: H04N23/695 , H04N7/18
Abstract: 本发明公开了一种智能全景移动式安全监察视频球机及其方法,属于电力作业现场智能化安全监控应用技术。本发明通过全景摄像头、光学变倍摄像头和广角摄像头实现对全局视野和局部放大视野的监控,基于全局视野识别移动目标并进行目标跟踪,基于局部放大视野实现移动目标的精细化识别;同时,结合目标位置的合理性、警戒信息标识等信息转换被监控的特定移动目标,对电力作业现场进行更为全面和智能化的监控,提高了电力作业现场的安全性。
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