[发明专利]基于卷积神经网络的视频帧率上变换方法及系统有效
| 申请号： | 201811059317.7 | 申请日： | 2018-09-12 |
| 公开（公告）号： | CN109379550B | 公开（公告）日： | 2020-04-17 |
| 发明（设计）人： | 宋利;张智峰;解蓉;陈立 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | H04N7/01 | 分类号： | H04N7/01;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海恒慧知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 31317 | 代理人： | 徐红银 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于卷积神经网络的视频帧率上变换方法及系统，该方法包括：接收发送端传输的初始视频；将所述初始视频划分为包含连续两帧图像的多组图像块；将所述图像块中的连续两帧图像作为目标卷积神经网络的输入，合成所述连续两帧图像对应的中间帧图像；其中，所述目标卷积神经网络是通过预设的训练数据集训练得到的，所述目标卷积神经网络包括：编码器、解码器以及光流预测层；将所述中间帧图像插入所述图像块内，得到视频帧率上变换后的目标视频。从而可以完成从前后两帧到中间帧的映射，提高原有视频的帧率，更好地完成了视频帧率的上变换。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 视频 帧率上 变换 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的视频帧率上变换方法，其特征在于，包括：接收发送端传输的初始视频；将所述初始视频划分为包含连续两帧图像的多组图像块；将所述图像块中的连续两帧图像作为目标卷积神经网络的输入，合成所述连续两帧图像对应的中间帧图像；其中，所述目标卷积神经网络是通过预设的训练数据集训练得到的，所述目标卷积神经网络包括：编码器、解码器以及光流预测层；将所述中间帧图像插入所述图像块内，得到视频帧率上变换后的目标视频。
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