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本发明公开了一种基于深度神经网络的信号处理方法，首先根据当前帧与前一帧均方差的阈值将视频帧分为关键帧和非关键帧，再分别对应为其训练网络模型进行压缩；对于非关键帧，采用了基于上下文与超先验的熵模型自编码器进行帧内预测；对于非关键帧，提取光流信息和深度信息结合生成运动信息，从而进行帧重构，再对重构帧与真实帧之间的残差进行提取编码，最终在解码端根据传输的运动信息和残差信息结合前一帧来生成当前帧。本发明充分利用了深度神经网络强大的非线性表达能力和联合训练的优势，是一个压缩效果超越h.264的端到端视频压
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112203093 A
(43)申请公布日 2021.01.08
(21)申请号 202011082797.6 H04N 19/91 (2014.01)
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