CN111586358A - 基于5g传输和改进残差神经网络的海面视频压缩感知方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于5G传输和改进残差神经网络的海面视频压缩感知方法,属于传感器相关领域,包括:该发明通过建立一种改进的残差卷积神经网络结构对视频进行压缩感知,提高视频帧图像的重构精度和重构速度。针对传统通信方案传输速度慢、延时高、带宽不足的问题,本发明拟采用5G技术传输无人机拍摄的海面搜救区域的视频数据,提高海面视频数据传输的实时性,并提供高分辨率的视频帧图像。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于5G传输和改进残差神经网络的海面视频压缩感知方法,属于传感器相关领域。
背景技术
压缩感知(Compressive Sensing,CS)能够以远低于奈奎斯特采样频率对传输视频进行采样,并以较高的概率完全重建原高清视频。该技术改变传统先采样再压缩的数据处理方式,在采样的同时完成对数据的压缩,既降低对传感器的高频技术要求,又能节约数据存储资源和传输带宽。然而由于传统的压缩感知方法采用多次迭代的方法重建原视频信号,计算复杂度高,难以实现实时性,限制了压缩感知方法在视频传输与重构中的应用广度和深度。
发明内容
本发明要解决的技术问题是:海面视频数据传输过程中信号保真度不足、图像边缘模糊、传输延时高。
为了解决上述技术问题,本发明的技术方案是提供了一种基于5G传输和改进残差神经网络的海面视频压缩感知方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1、利用无人机采集海面搜救区域的海面视频数据;
步骤2、经过残差神经网络改进的压缩编码网络对采集到的海面视频数据进行编码,得到经过压缩采样后的视频信号y;
步骤3、视频信号y经过海上5G通讯网络传输至海面控制中心,海面控制中心利用残差网络对视频信号y进行重构,获得原始的高质量海面视频图像。
本发明充分发挥5G网络与残差网络各自的优势,解决无人机海面视频数据传输过程中信号保真度不足、图像边缘模糊、传输延时高的问题。本发明通过建立一种改进的残差卷积神经网络结构对海面视频进行压缩感知,实现视频帧图像的重构精度和重构速度。针对传统通信方案传输速度慢、延时高、带宽不足的问题,本发明拟采用5G技术传输无人机拍摄的海面搜救区域的视频数据,提高海面视频数据传输的实时性,并为后续图像检测、定位与追踪模型提供高分辨率的视频帧图像。
优选地,步骤2中,在所述压缩编码网络中多次采用下采样方案,在保留海面视频数据主要特征的同时减少图像参数,提升传输速度。
优选地,使用无人机群联合构建步骤3中所述的海上5G通讯网络。
本发明采用改进的残差神经网络对原始图像进行采样并重构,提高视频保真度。
优选地,步骤3中,基于残差模块的重构网络中,在多次上采样之间使用残差网络模块对重构网络进行优化,采用两种残差模块构成所述重构网络,其中,残差模块一的组成更为复杂,能够更好地对两次上采样之间的特征图进行优化;而残差模块二采用直接跨越连接方式有利于加速网络的训练,能使所述压缩编码网络快速收敛。
本发明提供了一种基于5G网络传输和改进残差神经网络的无人机海面视频压缩感知方法,该方法采用基于5G网络传输和改进残差神经网络的无人机视频压缩感知方法,充分发挥5G网络与残差网络各自的优势,解决海面视频数据传输过程中信号保真度不足、图像边缘模糊、传输延时高的问题。与现有技术相比,本发明的有益效果是,充分发挥5G网络与残差网络各自的优势,解决海面视频数据传输过程中信号保真度不足、图像边缘模糊、传输延时高的问题。
附图说明
图1为基于5G传输和改进残差神经网络的视频压缩感知流程图;
图2为基于5G技术的无人机海面视频传输方案结构图。
具体实施方式
下面结合具体实施例,进一步阐述本发明。应理解,这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解,在阅读了本发明讲授的内容之后,本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改,这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。
如图1所示,为改进的无人机海面视频压缩感知方法流程图,无人机采集的海面搜救区域的海面视频数据,经过残差神经网络改进的压缩编码网络对原始海面视频数据进行编码,得到经过压缩采样后的视频信号y。在编码网络中多次采用下采样方案,在保留图像主要特征的同时减少图像参数,提升传输速度。视频信号y经过5G通讯网络传输至海面控制中心,海面控制中心利用残差网络对信号y进行重构,获得原始高质量视频图像。本实施例中,使用无人机群联合构建海上5G通讯网络。
受残差网络ResNet和超分辨率图像成像方法的启发,本发明提出一种基于 5G传输和改进残差神经网络的海面视频传输与重构方法。图像重构可以看成图像特征提取的逆过程,进行多次双线性插值算法的上采样操作,将特征图变换为与原始图像具有相同尺寸的特征图。并在多次上采样之间使用残差网络模块对重构网络进行优化。本发明使用的基于残差模块的重构网络如图1所示,此重构网络有残差模块一和残差模块二两种残差模块构成。两种结构的残差模块,其卷积层、批标准化层和LeakyReLU非线性激活层分别用符号Conv、BN和LReLU 表示。其中,残差模块一的组成更为复杂,能够更好地对两次上采样之间的特征图进行优化;而残差模块二采用直接跨越连接方式有利于加速网络的训练,能使重构网络快速收敛。该网络交替使用这两种残差网络块,以获得网络优化效果和网络训练收敛速度的平衡。最后利用优化后的重构网络将特征图聚合成重构图像。通过改进残差神经网络优化的无人机海面视频压缩感知方法,可以大幅提高视频的重构精度和更有效地传输高分辨率视频数据。
目前5G作为新一代移动通信技术,以全新的网络架构,提供10Gbit/s以上的带宽、毫秒级时延、超高密度连接,实现网络性能新的跃升。本发明从科学问题角度出发大胆假设、严谨验证,创新性地提出在海面救援时,利用多无人机搭载的5G基站构建成5G核心网,如图2所示,无人机通过搭载的高清摄像头采集海面视频数据,并通过5G终端模组将采集的视频数据实时传输至海面控制中心,并为后续图像检测、定位与追踪模型提供有效的视频数据。5G网络的大带宽、低时延、高可靠等特点能够有效满足海面无人机高清视频数据传输与远程实时控制的需求。
Claims (4)
1.一种基于5G传输和改进残差神经网络的海面视频压缩感知方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1、利用无人机采集海面搜救区域的海面视频数据;
步骤2、经过残差神经网络改进的压缩编码网络对采集到的海面视频数据进行编码,得到经过压缩采样后的视频信号y;
步骤3、视频信号y经过海上5G通讯网络传输至海面控制中心,海面控制中心利用基于残差模块的重构网络对视频信号y进行重构,获得原始的高质量海面视频图像。
2.如权利要求1所述的一种基于5G传输和改进残差神经网络的海面视频压缩感知方法,其特征在于,步骤2中,在所述压缩编码网络中多次采用下采样方案,在保留海面视频数据主要特征的同时减少图像参数,提升传输速度。
3.如权利要求1所述的一种基于5G传输和改进残差神经网络的海面视频压缩感知方法,其特征在于,使用无人机群联合构建步骤3中所述的海上5G通讯网络。
4.如权利要求1所述的一种基于5G传输和改进残差神经网络的海面视频压缩感知方法,其特征在于,步骤3中,基于残差模块的重构网络中,在多次上采样之间使用残差网络模块对重构网络进行优化,采用两种残差模块构成所述重构网络,其中,残差模块一的组成更为复杂,能够更好地对两次上采样之间的特征图进行优化;而残差模块二采用直接跨越连接方式有利于加速网络的训练,能使所述压缩编码网络快速收敛。
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