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| 稿件标题： | 基于H.265编码复杂度的优化模型算法 |
| 稿件作者： | 任学超，薛红平，武彦君，王学才，平建创 |
| 栏目名称： | 信息科学与控制工程 |
| 关键词： | H.265；深度学习；CNN；GRU；帧间预测 |
| 文章摘要： | 提出了一种结合深度学习方法的GRU神经网络模型；通过采用CNN和GRU神经网络结构，将连续若干帧的CTU图像信息依次通过CNN和GRU结构中，训练学习视频空间和时间内容相关性，预测每一帧的编码单元分割结果；通过对基本视频测试序列压缩的实验验证和对比表明，提出的方法大多能有效降低编解码复杂率。 |
| 引用本文格式： | 任学超,薛红平,武彦君,等.基于H.265编码复杂度的优化模型算法［J］.兵器装备工程学报，2019,40(5):142-145. REN Xuechao, XUE Hongping, WU Yanjun, et al.Optimization Model Algorithm Based on H.265 Encoding Complexity［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering,2019,40(5):142-145. |
| 刊期名称： | 2019年05期 |
| 出版时间： | 2019年5月 |
| 上线时间： | 2019年5月28日 |
| 浏览次数： | 2627 |
| 下载次数： | 440 |
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