申请/专利权人：中国传媒大学

申请日：2023-08-15

公开（公告）日：2023-11-14

公开（公告）号：CN117058257A

主分类号：G06T9/00

分类号：G06T9/00;G06T3/40;G06V10/25;G06V10/26;G06V20/70;G06V10/82;G06V10/774;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.12.01#实质审查的生效;2023.11.14#公开

摘要：本发明公开一种船舰感兴趣区域分级压缩方法及设备，属于船舰图像语义分割和图像压缩领域。以OCRNet语义分割网络为基准模型的船舰语义分割网络，在OCRNet中引入门控通道变换注意力模块，并采用混合损失函数，有效提高了船舰语义分割网络对船舰图像感兴趣区域的语义分割识别精度；对船舰图像感兴趣区域和背景区域以并行的方式进行JPEG2000压缩编码，减少了船舰图像压缩时间；最终通过Jetson平台部署船舰图像感兴趣区域提取和图像压缩一体化方法，在有效降低了船舰图像的传输数据同时提升了压缩后船舰图像的画质。

主权项：1.一种船舰感兴趣区域分级压缩方法，其特征在于，包括：建立海上场景船舰图像数据集；所述海上场景船舰图像数据集包括原始船舰图像和以船舰为感兴趣区域的船舰标签图；构建以OCRNet语义分割网络为基准模型的船舰语义分割网络；所述船舰语义分割网络在OCRNet中引入门控通道变换注意力模块，并采用混合损失函数；利用所述海上场景船舰图像数据集训练所述船舰语义分割网络，获得训练后的船舰语义分割网络；将训练后的船舰语义分割网络和JPEG2000压缩编码算法均部署在Jetson嵌入式平台上；将待压缩船舰图像输入Jetson嵌入式平台上训练后的船舰语义分割网络，输出船舰感兴趣区域标注图像；根据船舰感兴趣区域标注图像和待压缩船舰图像，提取船舰感兴趣区域图像和背景区域图像；使用Jetson嵌入式平台上部署的JPEG2000压缩编码算法，以不同的压缩比对船舰感兴趣区域图像和背景区域图像并行压缩编码；其中，船舰感兴趣区域图像的压缩比小于背景区域图像的压缩比；拼接压缩编码后的船舰感兴趣区域图像和压缩编码后的背景区域图像，获得待压缩船舰图像经压缩编码后的船舰图像。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国传媒大学 一种船舰感兴趣区域分级压缩方法及设备

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