[发明专利]基于循环卷积神经网络的视频帧率上变换方法及系统有效
| 申请号： | 201811059369.4 | 申请日： | 2018-09-12 |
| 公开（公告）号： | CN109068174B | 公开（公告）日： | 2019-12-27 |
| 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： | H04N21/4402 | 分类号： | H04N21/4402;G06N3/04 |
| 代理公司： | 31317 上海恒慧知识产权代理事务所(特殊普通合伙) | 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循环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循环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，所述目标循环卷积神经网络是通过预设的训练数据集训练得到的；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： | 神经网络 视频帧率 循环卷积 上变换 连续两帧图像 中间帧图像 视频 图像块 训练数据集 目标视频 发送端 中间帧 组图像 映射 预设 帧率 合成 传输 | ||
【主权项】：
1.一种基于循环卷积神经网络的视频帧率上变换方法，其特征在于，包括：/n接收发送端传输的初始视频；/n将所述初始视频划分为包含连续两帧图像的多组图像块；/n将所述图像块中的连续两帧图像作为目标循环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，所述目标循环卷积神经网络是通过预设的训练数据集训练得到的；/n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；/n在接收发送端传输的初始视频之前，还包括：/n构建初始循环卷积神经网络；/n构建训练数据集和验证数据集；/n通过所述训练数据集训练所述初始循环卷积神经网络，得到训练后的循环卷积神经网络；/n通过所述验证数据集对所述训练后的循环卷积神经网络进行验证，若验证通过，则得到所述目标循环卷积神经网络；/n所述构建训练数据集和验证数据集，包括：/n获取样本视频，所述样本视频为保留原始帧率的视频；/n对所述样本视频进行剪切，得到多组包含连续三帧图像的图像块，将所述图像块中的连续三帧图像分别记为：前帧图像、中间帧图像、后帧图像；/n将所述前帧图像、中间帧图像、后帧图像作为训练数据集和验证数据集；/n通过所述训练数据集训练所述初始循环卷积神经网络，得到训练后的循环卷积神经网络，包括：/n以所述训练数据集中图像块的前帧图像、后帧图像作为所述初始循环卷积神经网络的输入，以所述图像块中的中间帧图像为目标输出；/n通过构建一维像素特征和高维感知特征综合的目标损失函数来优化所述初始循环卷积神经网络；并通过所述训练数据集对所述初始循环卷积神经网络进行迭代训练，得到训练后的循环卷积神经网络；/n所述目标损失函数为如下的极小值优化问题：/n
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