[发明专利]一种基于车联网的深度学习图像压缩感知方法及系统有效
| 申请号： | 202011260561.7 | 申请日： | 2020-11-12 |
| 公开（公告）号： | CN112348914B | 公开（公告）日： | 2023-08-18 |
| 发明（设计）人： | 尹珠;吴仲城;张俊;李芳 | 申请（专利权）人： | 中国科学院合肥物质科学研究院 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00;G06T5/00;G06T3/40;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/0495;G06N3/084 |
| 代理公司： | 合肥国和专利代理事务所(普通合伙) 34131 | 代理人： | 孙永刚 |
| 地址： | 230031 安徽*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于车联网的深度学习图像压缩感知方法，将车联网智能终端获取的图片，通过测量矩阵进行分块压缩采样，得到测量数据集合Y；将测量数据集合Y通过无线传输至云端服务器，导入训练好的深度神经网络模型，即通过全连接层恢复为中间重构，得到初步重建图像X′；通过残差去噪网络重建图像，得到最终重建图像X″；确定与原始图像的损失函数，损失函数反向传递更新网络权重，实现最优化。本发明还公开了一种基于车联网的深度学习图像压缩感知系统。本发明极大的减少数据传输量，减轻带宽压力，极大的节省了流量资费和存储空间的限制，同时实时响应恢复，重建图像的准确度和对图像噪声的抑制均能取得比较好的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 联网 深度 学习 图像 压缩 感知 方法 系统 | ||
【主权项】：
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