[发明专利]一种基于无线通信技术的智能视频识别感知方法

说明书

本发明涉及视频识别感知技术领域，尤其为一种基于无线通信技术的智能视频识别感知方法，包括以下步骤：S1，在云服务器主机中构建视频图像超分辨率重建模型，将训练集输入视频图像超分辨率重建模型中进行训练，经过视频图像超分辨率重建模型的处理得到重建结果，将获得的重建结果与对应的原始高分辨率图像进行计算处理，从而获得视频图像超分辨率重建模型的损失函数，当达到设定的训练次数，或者损失函数的值下降到标准值以下后，停止训练，并保存相应的网络参数，本发明可有效地解决目前人们在对视频进行识别感知时，只能够将视频先上传到电脑中，再利用电脑中的视频识别软件对视频进行识别处理，无法满足人们出门在外时对视频识别的需求。

技术领域

本发明涉及视频识别感知技术领域，尤其涉及一种基于无线通信技术的智能视频识别感知方法。

背景技术

视频内容识别，成为了当前研究的热点之一，日益引起人们的重视，视频识别技术在国内外的研究都十分流行，国外对于常见识别方案如动作识别有了深入的研究，随着人工智能算法设计和实现的不断进步，深度学习在工业生产以及人们生活中所扮演的角色越来越重，其应用领域也变得越来越多，其对识别领域的贡献率也越来越高。

目前人们在对视频进行识别感知时，只能够将视频先上传到电脑中，再利用电脑中的视频识别软件对视频进行识别处理，无法满足人们出门在外时对视频识别的需求。

综上所述，本发明通过设计一种基于无线通信技术的智能视频识别感知方法来解决存在的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于无线通信技术的智能视频识别感知方法，以解决目前人们为了修复土壤的生态环境，一般都会使用化学试剂对土壤进行处理，以去除土壤中含有的重金属元素，但使用的化学试剂对土壤自身的生态环境造成损坏，土壤中残留的化学试剂也会随水流和空气进入周围的环境中，污染环境的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于无线通信技术的智能视频识别感知方法，包括以下步骤：

S1，在云服务器主机中构建视频图像超分辨率重建模型，将训练集输入视频图像超分辨率重建模型中进行训练，经过视频图像超分辨率重建模型的处理得到重建结果，将获得的重建结果与对应的原始高分辨率图像进行计算处理，从而获得视频图像超分辨率重建模型的损失函数，当达到设定的训练次数，或者损失函数的值下降到标准值以下后，停止训练，并保存相应的网络参数；

S2，用户通过无线通信网络将视频输入到云服务主机内的视频图像超分辨率重建模型中，视频图像超分辨率重建模型对输入的视频进行处理分析后，得到高分辨率的视频图像；

S3，将处理后的高分辨率视频图像进行背景去除，得到没有背景图像干扰的视频图像，云服务器主机对处理后的视频图像进行识别处理。

优选的，所述S1中的视频图像超分辨率重建模型由前卷积层网络和后卷积层网络组成，并且前卷积层网络由三层卷积网络单元组成、后卷积层网络由六层卷积网络单元组成。

优选的，所述S1中利用视频图像超分辨率重建模型对输入的视频图像进行超分辨率重建步骤如下：

S11，图像提取，先将输入的视频图像使用双三次插值放大至目标尺寸，从输入的视频图像中提取图像块，组成高维的特征图；

S12，非线性映射，将经过图像块提取的低分辨率图像输入前卷积层网络中，低分辨率图像经过前卷积层网络中的第一层卷积网络处理后，输出64张特征图，低分辨率图像经过前卷积层网络中的第二层卷积网络处理后，输出32张特征图；

S13，将低分辨率图像经过前卷积层网络中的第一层卷积网络和第二层卷积网络处理后得到的特征图输入第三层卷积网络中，第三层卷积网络经过处理后输出重建地高分辨率图像；