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面向5G无人船的深度图片压缩方法

         
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海上无人船网络信号受天气、信号塔距离等因素影响,无法维持稳定,导致采集的海上船舶图片不能及时回传至服务器;同时海上船舶图片中存在大量的海水、天空等冗余信息,导致关键信息传输速率较低,影响船舶的监控效果。为提高海上无人船的图片传输速率,提出基于语义分割和动态调整码率相结合的无人船深度图片压缩(DCUV)方法。DCUV方法根据图片不同区域的感兴趣程度,在采取不同码率进行图片压缩的同时保留了关键信息。实验结果表明,DCUV方法将海上船舶图片的数据存储空间压缩至原始图片的1.8%时,船舶识别准确率可维持不变。

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