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基于Mask R-CNN的监控视频码率控制研究
文献摘要：
码率控制是视频编码中非常重要的技术模块,在能接受的视频质量范围内控制视频流码流大小,对视频尽可能地压缩以提高带宽利用率.对于监控视频而言,前后景划分较为明显,前景一般为感兴趣区域,含有更多重要信息.本文基于MaskR-CNN深度学习算法,将监控视频的前后景进行分离,在主流的编码标准HEVC中,根于监控视频特点,将前景占比高的帧分配更多的比特数,改进原始R-λ模型,提高视频编码性能.实验显示,视频比特率平均降低7.59kbps,PSNR平均提升0.1141dB.
文献关键词：
深度学习;Mask R-CNN;码率控制;监控视频;HEVC;H.265;R-λ模型;实例分割
中图分类号：
作者姓名：
丁冬冬;陈世平
作者机构：
上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海 200093
文献出处：
引用格式：
[1]丁冬冬;陈世平-.基于Mask R-CNN的监控视频码率控制研究)[J].计算机时代,2022(12):4-8
A类：
59kbps,1141dB
B类：
监控视频,码率控制,视频编码,质量范围,内控,视频流,码流,对视,地压,高带宽,后景,感兴趣区域,重要信息,MaskR,深度学习算法,编码标准,HEVC,比特率,PSNR,实例分割
AB值：
0.340673
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