基于深度学习的超高清片源检测系统研究与实现

基于深度学习的超高清片源检测系统研究与实现

论文摘要

本文结合超高清技术标准相关要求,从文件封装、编码码流标识、图像特征等多个层次提出了超高清片源检测方案,针对色域和转换曲线检测,研究了基于卷积神经网络的深度学习检测算法,实现了超高清片源检测系统,可以对超高清片源进行有效检测。

论文目录

  • 1 研究背景
  • 2 超高清片源检测方案设计
  •   2.1 超高清视频技术参数要求
  •   2.2 超高清视频文件封装技术参数标识
  •   2.3 超高清视频编码码流技术参数标识
  •   2.4 超高清视频内容判别
  •   2.5 超高清片源检测系统框架
  • 3 基于深度学习的动态范围和色域检测算法研究
  •   3.1 数据集选取
  •   3.2 网络模型选取
  •   3.3 网络调优
  • 4 系统实现和应用
  • 5 结束语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 周芸,胡潇,郭晓强,李小雨

    关键词: 片源检测,深度学习,超高清电视

    来源: 广播电视信息 2019年12期

    年度: 2019

    分类: 信息科技

    专业: 电信技术,自动化技术

    单位: 国家广播电视总局广播电视科学研究院

    基金: 国家广播电视总局广播电视科学研究院自主立项项目“4K超高清片源检测算法研究”(项目号:ZZLX-2018-003)资金支持

    分类号: TN949.17;TP18

    DOI: 10.16045/j.cnki.rti.2019.12.015

    页码: 30-33

    总页数: 4

    文件大小: 1410K

    下载量: 23

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