【雜志簡(jiǎn)介】

　　《數(shù)據(jù)采集與處理》主要刊登各學(xué)科、工程技術(shù)領(lǐng)域在科學(xué)實(shí)驗(yàn)和生產(chǎn)過(guò)程中，有關(guān)以計(jì)算機(jī)為中心的信號(hào)檢測(cè)、數(shù)據(jù)采集、處理和控制等方面的稿件，內(nèi)容包括各種信號(hào)的獲取技術(shù)與手段、A/D、D/A轉(zhuǎn)換、預(yù)處理電路、計(jì)算機(jī)處理與控制等各個(gè)部分和整修系統(tǒng)的理論、方法和應(yīng)用技術(shù)。

　　【收錄情況】

　　國(guó)家新聞出版總署收錄

　　中國(guó)科技論文統(tǒng)計(jì)源用刊

　　2007年被評(píng)為江蘇省優(yōu)秀期刊

　　國(guó)外數(shù)據(jù)庫(kù)收錄：俄羅斯文摘雜志

　　【欄目設(shè)置】

　　主要刊登各學(xué)科、工程技術(shù)領(lǐng)域在科學(xué)實(shí)驗(yàn)和生產(chǎn)過(guò)程中，有關(guān)以計(jì)算機(jī)為中心的信號(hào)檢測(cè)、數(shù)據(jù)采集、處理和控制等方面的稿件，內(nèi)容包括各種信號(hào)的獲取技術(shù)與手段、A/D、D/A轉(zhuǎn)換、預(yù)處理電路、計(jì)算機(jī)處理與控制等各個(gè)部分和整修系統(tǒng)的理論、方法和應(yīng)用技術(shù)。

　　雜志優(yōu)秀目錄參考：

　　面向頻譜大數(shù)據(jù)處理的機(jī)器學(xué)習(xí)方法 吳啟暉，邱俊飛，丁國(guó)如，Wu Qihui，Qiu Junfei，Ding Guoru

　　第五代移動(dòng)通信系統(tǒng)5G標(biāo)準(zhǔn)化展望與關(guān)鍵技術(shù)研究 周一青，潘振崗，翟國(guó)偉，田霖，Zhou Yiqing，Pan Zhengang，Zhai Guowei，Tian Lin

　　超高速移動(dòng)空-空寬帶通信網(wǎng)及其物理層關(guān)鍵技術(shù) 丁志中，王定良，傅銀玲，夏雪，Ding Zhizhong，Wang Dingliang，F(xiàn)u Yinling，Xia Xue

　　數(shù)字噴泉碼度分布優(yōu)化設(shè)計(jì)的最新研究進(jìn)展 徐大專，許生凱，華潔，程凱，Xu Dazhuan，Xu Shengkai，Hua Jie，Cheng Kai

　　導(dǎo)航電文設(shè)計(jì)與評(píng)估技術(shù)研究綜述 黃智剛，王陸瀟，梁宵，Huang Zhigang，Wang Luxiao，Liang Xiao

　　基于大規(guī)模MIMO網(wǎng)絡(luò)的低復(fù)雜度塊對(duì)角化算法 束鋒，顧晨，徐玲，劉婷婷，黃曉暉，周葉，錢振宇，崔玉荻，Shu Feng，Gu Chen，Xu Ling，Liu Tingting，Huang Xiaohui，Zhou Ye，Qian Zhenyu，Cui Yudi

　　聯(lián)合多用戶調(diào)度與協(xié)作干擾選擇的無(wú)線物理層安全研究 鄒玉龍，蔣元，Zou Yulong，Jiang Yuan

　　基于子帶SDL的LCMV寬帶波束形成性能分析 趙擁軍，陳暉，Zhao Yongjun，Chen Hui

　　認(rèn)知無(wú)線電中發(fā)射端多波束形成算法及接收端低旁瓣波束形成算法 王海，原曉云，盧愛(ài)紅，張星航，孫久皓，Wang Hai，Yuan Xiaoyun，Lu Aihong，Zhang Xinghang，Sun Jiuhao

　　欠定條件下弱稀疏源信號(hào)混合矩陣盲估計(jì) 李寧，陳海庭，Li Ning，Chen Haiting

　　混合總體最小二乘的迭代解算算法 魯鐵定，周世健，王樂(lè)洋，Lu Tieding，Zhou Shijian，Wang Yueyang

　　頻率步進(jìn)雷達(dá)多目標(biāo)ISAR成像方法 崔應(yīng)留，羅文茂，王德純，Cui Yingliu，Luo Wenmao，Wang Dechun

　　優(yōu)秀科技小論文：電力工程中有關(guān)繼電保護(hù)的思考

　　【摘要】在電力系統(tǒng)中，由于不同規(guī)格，大量的電氣設(shè)備通過(guò)電氣線路密切的聯(lián)系在一起，并且工作的環(huán)境以及地幅的廣闊等諸多因素，電氣故障是難以避免的。由于電力系統(tǒng)比較特殊，所以一旦某個(gè)環(huán)節(jié)出現(xiàn)問(wèn)題，都會(huì)導(dǎo)致整個(gè)電力系統(tǒng)的癱瘓。

　　【關(guān)鍵詞】電力系統(tǒng),繼電保護(hù),趨勢(shì),優(yōu)秀科技小論文

　　電力系統(tǒng)是一個(gè)非常龐大的體系，運(yùn)行的狀況比較復(fù)雜，外界因素和設(shè)備本身都會(huì)引起電力系統(tǒng)的事故，進(jìn)而阻礙了電力系統(tǒng)的正常運(yùn)行。隨著科技的發(fā)展和進(jìn)步，為了針對(duì)這些問(wèn)題，現(xiàn)在人們普遍認(rèn)可的方式就是快速有效的切除相關(guān)出現(xiàn)故障的元件，避免故障擴(kuò)大化，這個(gè)技術(shù)就是繼電保護(hù)與安全自動(dòng)裝置。

　　數(shù)據(jù)采集與處理最新期刊目錄

基于注意力機(jī)制和多尺度集成學(xué)習(xí)的細(xì)粒度圖像識(shí)別方法————作者：季晟宇;江志康;馬翔;楊綠溪;

摘要：細(xì)粒度圖像識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中一項(xiàng)重要的研究課題，其主要目標(biāo)是分辨同屬一大類下外觀具有高度相似性的子類。以弱監(jiān)督的細(xì)粒度圖像識(shí)別為研究?jī)?nèi)容，針對(duì)現(xiàn)有研究中存在的圖像細(xì)粒度特征利用不充分以及判別性區(qū)域難以挖掘的問(wèn)題，提出了基于注意力機(jī)制和多尺度集成學(xué)習(xí)策略的細(xì)粒度圖像識(shí)別方法。該方法引入漸進(jìn)式學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，利用集成學(xué)習(xí)的策略，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3個(gè)層級(jí)的輸出特征并行構(gòu)建多尺度基分類器，并使用標(biāo)簽平滑的方...

基于融合語(yǔ)義信息的上下文感知圖像修復(fù)————作者：祖奕;張孫杰;吳鵬;馬悅恒;

摘要：近年來(lái)，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)廣泛應(yīng)用于圖像修復(fù)領(lǐng)域并取得了不錯(cuò)的效果。但目前的方法并沒(méi)有考慮在高分辨率圖像（512×512）中會(huì)產(chǎn)生模糊的結(jié)構(gòu)以及紋理的問(wèn)題，這些問(wèn)題主要來(lái)源于缺乏有效特征信息。針對(duì)此問(wèn)題，提出一種將圖像特征與語(yǔ)義信息相結(jié)合的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)。主要基于語(yǔ)義信息，提出一種上下文感知的圖像修復(fù)模型，該模型自適應(yīng)地將語(yǔ)義信息與圖像特征融合，并且提出自適應(yīng)卷積替代傳統(tǒng)卷積，以及在解碼器后增添一個(gè)多尺度...

基于數(shù)據(jù)聚類的CSI反饋Transformer網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)化實(shí)現(xiàn)方法————作者：還冬銳;張逸帆;姜明;

摘要：為應(yīng)對(duì)大規(guī)模多輸入多輸出（Multiple-input multiple-output,MIMO）系統(tǒng)中信道狀態(tài)信息（Channel state information,CSI）反饋開(kāi)銷的日益增長(zhǎng)，基于深度學(xué)習(xí)的CSI反饋網(wǎng)絡(luò)（如Transformer網(wǎng)絡(luò)）受到了廣泛的關(guān)注，是一種非常有應(yīng)用前景的智能傳輸技術(shù)。為此，本文提出了一種基于數(shù)據(jù)聚類的CSI反饋Transformer網(wǎng)絡(luò)的簡(jiǎn)化方法，采用基...

基于雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)和自注意力機(jī)制的心音分類————作者：盧官明;李齊健;盧峻禾;戚繼榮;趙宇航;王洋;魏金生;

摘要：心音聽(tīng)診是早期篩查心臟病的有效診斷方法。為了提高異常心音檢測(cè)性能，提出了一種基于雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶（Bi-directional long short-term memory,Bi-LSTM）網(wǎng)絡(luò)和自注意力機(jī)制（Self-attention mechanism,SA）的心音分類算法。對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行分幀處理，提取每幀心音信號(hào)的梅爾頻率倒譜系數(shù)（Mel-frequency cepstral coeffic...

基于麻雀搜索算法的混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其血糖預(yù)測(cè)應(yīng)用————作者：徐鶴;許碩洋;季一木;

摘要：糖尿病是當(dāng)今危害人類健康的常見(jiàn)疾病之一，有效管理和控制血糖對(duì)患者至關(guān)重要。傳統(tǒng)的血糖預(yù)測(cè)模型大多為單一的深度學(xué)習(xí)模型，存在精度不足或效率太低的缺陷，制約了其在實(shí)際應(yīng)用中的效果，為此，本文提出了一種基于麻雀搜索的混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將其應(yīng)用到血糖預(yù)測(cè)中。該模型結(jié)合了時(shí)域卷積網(wǎng)絡(luò)（Temporalconvolutionalnetwork,TCN）和門控循環(huán)單元（Gatedrecurrentunit,GR...

基于后悔理論的多粒度直覺(jué)模糊三支決策模型————作者：龐文莉;于瀟;鄭宇;陳輝;薛占熬;辛現(xiàn)偉;

摘要：傳統(tǒng)基于函數(shù)或關(guān)系的三支決策模型在應(yīng)對(duì)復(fù)雜多粒度決策問(wèn)題求解時(shí)，容易忽略現(xiàn)實(shí)中信息的多粒度特性和決策者認(rèn)知能力的局限性。基于此，本文提出了一種基于后悔理論的多粒度直覺(jué)模糊三支決策模型。首先，為處理直覺(jué)模糊數(shù)的復(fù)雜計(jì)算問(wèn)題，將θ算子與直覺(jué)模糊粗糙集相融合，提出了一種多粒度直覺(jué)模糊粗糙集上、下近似算子，并給出相應(yīng)的三支決策規(guī)則。其次，為將決策者的認(rèn)知特性融合到?jīng)Q策過(guò)程中，結(jié)合后悔理論構(gòu)建了樂(lè)觀和悲觀策...

基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)與變權(quán)組合模型的EV充電需求功率預(yù)測(cè)方法————作者：宋宗仁;葛泉波;李春喜;

摘要：當(dāng)電動(dòng)汽車（Electric vehicle,EV）與充電樁連接時(shí)，精確預(yù)測(cè)電動(dòng)汽車動(dòng)力電池組的充電需求功率，對(duì)于防止電池組過(guò)充電至關(guān)重要。由于電池組物理模型的復(fù)雜性使基于其充電需求功率預(yù)測(cè)方法通常難以構(gòu)建，且實(shí)時(shí)性不高。此外，單一預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)精度偏低。針對(duì)上述問(wèn)題，結(jié)合充電數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)，提出一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)與變權(quán)組合模型的EV充電需求功率預(yù)測(cè)方法。在傳統(tǒng)灰狼優(yōu)化算法的基礎(chǔ)上，將混沌映射、精英...

“空天地海視覺(jué)信息智能處理”專欄序言————作者：趙耀;

摘要：<正>近年來(lái)，隨著我國(guó)航空航天科技的迅猛發(fā)展，衛(wèi)星及無(wú)人機(jī)技術(shù)在通信、導(dǎo)航、遙感等領(lǐng)域的應(yīng)用日臻成熟，為我國(guó)空天地海一體化信息服務(wù)領(lǐng)域重大裝備和工程建設(shè)提供了強(qiáng)有力的支撐。在國(guó)家“十四五”規(guī)劃綱要中，明確提出實(shí)施“空天地海立體化網(wǎng)絡(luò)建設(shè)和應(yīng)用示范工程”，發(fā)展云端一體化的以及具有精準(zhǔn)定位、智能識(shí)別、多維感知功能的無(wú)人機(jī)、攝像頭和智能終端設(shè)備，組成空間和時(shí)間上連續(xù)的空天地協(xié)同感知網(wǎng)絡(luò)，重點(diǎn)...

《數(shù)據(jù)采集與處理》征稿簡(jiǎn)則

摘要：<正>《數(shù)據(jù)采集與處理》是中國(guó)科協(xié)主管,中國(guó)電子學(xué)會(huì)和南京航空航天大學(xué)聯(lián)合主辦,南京航空航天大學(xué)出版,并向國(guó)內(nèi)外公開(kāi)發(fā)行的學(xué)術(shù)期刊。《數(shù)據(jù)采集與處理》為中文核心期刊(無(wú)線電電子學(xué)、電信技術(shù)類),中國(guó)科技論文統(tǒng)計(jì)源期刊,并被中國(guó)科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫(kù)(CSCD)、荷蘭Scopus數(shù)據(jù)庫(kù)、瑞典DOAJ數(shù)據(jù)庫(kù)、俄羅斯《文摘雜志》、日本科學(xué)技術(shù)社數(shù)據(jù)庫(kù)、美國(guó)《劍橋科學(xué)文摘》(CSA)、英國(guó)INSPEC...

基于動(dòng)態(tài)漸進(jìn)融合的無(wú)人機(jī)海上救援目標(biāo)檢測(cè)算法————作者：黃綠娥;于曉偉;鄢化彪;毛玉婷;

摘要：無(wú)人機(jī)（Unmanned aerial vehicle,UAV）目標(biāo)檢測(cè)在海上救援任務(wù)中發(fā)揮著重要作用。然而，由于無(wú)人機(jī)空中拍攝的視角和高度多變，檢測(cè)目標(biāo)存在多尺度變化。此外，陽(yáng)光照射海面產(chǎn)生的耀斑會(huì)造成誤檢現(xiàn)象。基于上述問(wèn)題，為滿足無(wú)人機(jī)實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)的算法輕量化需求，本文以YOLOv8n為基準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)，提出一種基于動(dòng)態(tài)漸進(jìn)融合的輕量級(jí)無(wú)人機(jī)海上救援目標(biāo)檢測(cè)算法（Dynamic progressive...

低秩張量子空間學(xué)習(xí)紅外小目標(biāo)檢測(cè)————作者：王衍;胡宏博;彭真明;

摘要：紅外目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)是可靠探測(cè)和識(shí)別背景輻射與其他干擾條件下高價(jià)值目標(biāo)的有效技術(shù)手段之一，廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)作為系統(tǒng)的重要組成部分，仍是當(dāng)前具有挑戰(zhàn)性的關(guān)鍵核心技術(shù)。本文提出了一種基于低秩張量子空間學(xué)習(xí)的方法，該方法在考慮序列在空時(shí)連續(xù)一致性的同時(shí)，也保留了紅外圖像結(jié)構(gòu)的完整性。通過(guò)空時(shí)滑動(dòng)窗獲得空時(shí)張量塊模型，利用多子空間學(xué)習(xí)策略構(gòu)建不同場(chǎng)景下的紅外張量字典模型。最后，采用最優(yōu)化算...

面向空間遮擋的復(fù)合代價(jià)光場(chǎng)快速三維成像方法————作者：李安虎;龔禎昱;趙鑫;

摘要：光場(chǎng)相機(jī)憑借其多維多尺度的成像能力和極簡(jiǎn)的資源配置，顯著拓展了空地海探索等非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中的成像應(yīng)用邊界。光場(chǎng)成像過(guò)程中容易受到遮擋和噪聲影響而產(chǎn)生不可靠的深度估計(jì)，傳統(tǒng)的深度細(xì)化方法計(jì)算成本高且效果差。提出了一種面向空間遮擋的復(fù)合代價(jià)光場(chǎng)快速三維成像方法，深入分析影響深度估計(jì)準(zhǔn)確性的主要因素，針對(duì)不同空間遮擋模式，建立最優(yōu)的光場(chǎng)快速濾波構(gòu)架。使用像素點(diǎn)的單比特特征構(gòu)造高度集成的復(fù)合代價(jià)，實(shí)現(xiàn)深度圖...

退化信息引導(dǎo)的水下光場(chǎng)圖像增強(qiáng)與角度重建————作者：劉德陽(yáng);李世政;朱宇航;劉慧;

摘要：與傳統(tǒng)二維RGB成像不同，四維光場(chǎng)成像能從多角度捕捉場(chǎng)景，自帶幾何信息。這一特性有望解決水下成像難題。本文借助四維光場(chǎng)圖像的角度特性，提出基于退化信息引導(dǎo)的水下四維光場(chǎng)圖像增強(qiáng)與角度重建網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)下采樣后各角度水下圖像的退化信息，并將退化信息轉(zhuǎn)化為卷積核傳遞給原尺寸的水下光場(chǎng)圖像，實(shí)現(xiàn)不同角度的水下圖像間退化信息的高效交換。充分利用水下光場(chǎng)圖像的退化信息和空間-角度信息，所提網(wǎng)絡(luò)能更好地完成...

基于時(shí)序分解和注意力圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通預(yù)測(cè)————作者：楊永鵬;楊震;楊真真;

摘要：如何有效挖掘隱藏在交通數(shù)據(jù)中的時(shí)空依賴信息、動(dòng)態(tài)信息和空間異質(zhì)信息一直是交通預(yù)測(cè)任務(wù)面臨的關(guān)鍵問(wèn)題。本文提出了一種基于時(shí)序分解和注意力圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Time-series decomposition and attention graph neural network, TDAGNN）的交通預(yù)測(cè)模型。采用雙分支時(shí)序分解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Dual time-series decomposition con...

基于MSC-LSAM的多尺度交叉超聲醫(yī)學(xué)圖像分割方法————作者：王朝欣;楊汶汶;戎澤;李錚昱;王行;馬磊;

摘要：腦卒中是全球范圍內(nèi)致死致殘率最高的疾病之一，頸動(dòng)脈狹窄和心臟病變是缺血性腦卒中的重要致病因素。超聲（Ultrasound,US）是檢查由頸動(dòng)脈狹窄和心臟病變引起的缺血性腦卒中的常用影像學(xué)手段，但超聲圖像噪聲多、邊界模糊，具有較高的分割難度。本文提出MSC-LSAM算法，一種多尺度交叉的雙編碼器超聲圖像分割網(wǎng)絡(luò)，旨在實(shí)現(xiàn)頸動(dòng)脈腔體和心臟腔體的快速、準(zhǔn)確分割，輔助醫(yī)生完成疾病診斷。MSC-LSAM在編...

基于類型語(yǔ)義提示的事件檢測(cè)方法————作者：丁遠(yuǎn)遠(yuǎn);張順香;文華;焦熠璇;張基旭;曹宇軒;

摘要：針對(duì)現(xiàn)有研究將事件檢測(cè)過(guò)程分解為觸發(fā)詞識(shí)別和分類兩個(gè)階段性任務(wù)，從而引發(fā)誤差傳遞的問(wèn)題，本文提出一種基于類型語(yǔ)義提示的事件檢測(cè)方法。通過(guò)將事件類型作為提示信息來(lái)引導(dǎo)模型從事件文本中抽取與事件類型對(duì)應(yīng)的觸發(fā)詞，從而并行執(zhí)行觸發(fā)詞的識(shí)別和分類，緩解任務(wù)間誤差傳遞的問(wèn)題。首先利用跨注意力機(jī)制處理事件文本表征和事件類型提示模板，獲得融合事件文本信息的提示表征；然后計(jì)算提示表征與事件文本表征間的余弦相似度，...

面向電能表檢定流水線的輕量化目標(biāo)檢測(cè)算法————作者：董賢光;孫艷玲;代燕杰;邢宇;翟曉卉;孫凱;呂玉超;吳強(qiáng);劉琚;

摘要：在工業(yè)流水線場(chǎng)景中，利用帶有視覺(jué)信息的目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)為故障發(fā)現(xiàn)及消缺提供決策信息已成為智能生產(chǎn)的新熱點(diǎn)。針對(duì)電能表流水線檢定場(chǎng)景中目標(biāo)遮擋、小目標(biāo)密集排列等問(wèn)題，在YOLOv8n的基礎(chǔ)上，提出了一種輕量化目標(biāo)檢測(cè)算法。通過(guò)引入O-GELAN模塊，在保持低計(jì)算量的同時(shí)獲取更豐富的特征層次。利用特征收集-融合-分發(fā)的頸部架構(gòu)和通道位置注意力機(jī)制實(shí)現(xiàn)特征跨層融合；此外，采用重參數(shù)化卷積檢測(cè)頭以進(jìn)一步提高檢...

面向無(wú)人機(jī)的低空視覺(jué)數(shù)據(jù)集研究綜述————作者：孫一銘;趙柯嘉;王碩;陳振國(guó);阮媛;葉子凡;陳星睿;李欣;褚瑞麟;宋生敏;胡亦添;郭周鵬;王森;胡清華;朱鵬飛;

摘要：在無(wú)人機(jī)技術(shù)與人工智能的跨域協(xié)同驅(qū)動(dòng)下，依托國(guó)家低空經(jīng)濟(jì)政策與空域開(kāi)放試點(diǎn)改革，低空視覺(jué)感知在智慧城市及巡檢搜救等方面發(fā)揮了重要作用。高質(zhì)量的低空視覺(jué)數(shù)據(jù)是低空智能感知領(lǐng)域的關(guān)鍵基礎(chǔ)資源，公開(kāi)數(shù)據(jù)集的發(fā)布與應(yīng)用對(duì)低空感知技術(shù)的深入推進(jìn)起到了重要作用。盡管已有大量面向低空視覺(jué)感知的數(shù)據(jù)集被提出，但對(duì)其系統(tǒng)化的整理與分析尚不充分。針對(duì)這一問(wèn)題，本文全面調(diào)研了近11年間公開(kāi)發(fā)布的低空無(wú)人機(jī)視覺(jué)相關(guān)數(shù)據(jù)集...

端到端智能視頻壓縮技術(shù)及其在無(wú)人機(jī)中的應(yīng)用————作者：葉楓;董凡可;賈川民;

摘要：多媒體視覺(jué)表示與傳輸領(lǐng)域正在面臨深刻變革，端到端優(yōu)化的智能視頻編解碼技術(shù)是激發(fā)這一變革的驅(qū)動(dòng)力。以無(wú)人機(jī)（Unmanned aerial vehicle, UAV）視頻為代表的新興視頻內(nèi)容壓縮編碼技術(shù)進(jìn)一步促進(jìn)了核心技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用場(chǎng)景創(chuàng)新。聚焦于端到端智能視頻編解碼技術(shù)及其在無(wú)人機(jī)視頻編碼的初探，提出了一種基于分層雙向參考結(jié)構(gòu)的視頻編碼方法，解決模型在運(yùn)動(dòng)表示效率和預(yù)測(cè)編碼精度方面的不足。有針對(duì)性...

低碼率生成式無(wú)人機(jī)視頻編碼算法————作者：劉美琴;陳虹宇;周一鳴;倪文昊;

摘要：空天地海復(fù)雜環(huán)境下海量的視頻數(shù)據(jù)給有限的傳輸帶寬和存儲(chǔ)設(shè)備帶來(lái)了巨大的壓力，因此如何提高視頻編碼技術(shù)在低碼率條件下的編碼效率顯得尤為關(guān)鍵。近年來(lái)，基于深度學(xué)習(xí)的視頻編碼算法取得了良好的進(jìn)展，卻因優(yōu)化目標(biāo)與感知質(zhì)量失配、訓(xùn)練數(shù)據(jù)分布偏差等問(wèn)題，降低了極低碼率下的視覺(jué)感知質(zhì)量。生成式編碼通過(guò)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分布有效提升了低碼率下的紋理與結(jié)構(gòu)復(fù)原能力，緩解了深度視頻壓縮的模糊偽影問(wèn)題。然而，現(xiàn)有研究仍存在兩大瓶...

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