[发明专利]基于双流卷积神经网络的深度视频帧率上转换检测装置在审
| 申请号： | 202111485989.6 | 申请日： | 2021-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN114155469A | 公开（公告）日： | 2022-03-08 |
| 发明（设计）人： | 谷庆;潘逸锋;熊义毛;丁湘陵 | 申请（专利权）人： | 湖南科技大学 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V10/82;G06V10/44;G06V10/56;G06V10/774;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 湖南岑信知识产权代理事务所(普通合伙) 43275 | 代理人： | 谷萍 |
| 地址： | 411201 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于双流卷积神经网络的深度视频帧率上转换检测装置，包括：残差特征提取模块，用于抑制时序上连续的两帧中的相同内容，加强对运动区域的关注，获得稳定的RGB和噪声残差特征；时空特征提取模块，用于接收多域残差，经过点卷积、批标准化层、激活函数和深度可分离卷积获取时空特征；高级特征提取模块，用于将获取的时空特征分别经过点卷积和深度可分离卷积，将获得的特征图在通道上拼接获得高级特征；特征聚合模块，用于将获得的残差特征、时空特征、高级特征进行连接，然后进行双线性池化，输入到全连接层，以实现对样本的分类。本发明的有益效果如下：可以对深度帧率上转换篡改进行有效的检测，可以满足视频真实性和完整性的验证要求，为深度视频帧率上转换的检测发展提供新的检测装置。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 双流 卷积 神经网络 深度 视频 帧率上 转换 检测 装置 | ||
【主权项】：
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