传统的视频图像压缩方法主要是针对视觉数据本身进行压缩，对帧间数据的压缩比例不高。本文提出一种基于深度学习技术的针对视频片段数据的压缩方法，在传统压缩方法的基础上对构成视频片段的视频帧序列进行进一步的高比例压缩。首先基于时空卷积神经网络对视频帧序列进行分类，将视频片段分为剧变、渐变和普通三个类别，再对普通类别的视频片段进行处理以提取关键帧并用关键帧表达该视频片段的信息。在重构质量相同的情况下，本文提出的方法可将 H.264/AVC和HEVC编码标准的平均码率分别降低57.62%和8.37%。

ts ts集合 enum Direction { UP, DOWN, LEFT, RIGHT } console.log(Direction.UP); console.log(Direction[0]) // UP // 变量提升 const enum const enum Directions { UP, DOWN, LEFT, RIGHT } const avc = Directions.UP type c = 0 decla

在三维视频（3-DV）编码系统中，深度图不用于观看，而是用于渲染虚拟视图。 因此，传统的速率失真准则（包括失真准则和拉格朗日乘数）不适用于深度图编码。 为了设计深度图的有效速率失真准则，详细分析了合成虚拟视图的失真与深度图的编码误差之间的关系。 通过分析，得出了揭示深度图编码误差与合成虚拟视图失真之间关系的多项式模型。 通过利用相机参数和与深度图相对应的纹理视频的特征来估计模型参数。 基于该模型，还提出了基于虚拟视图的拉格朗日乘数用于深度图编码。 实验结果证明了该模型的准确性。 对于所有测试序列

3A 技术即自动对焦（AF）、自动曝光（AE）和自动白平衡（AWB）。3A数字成像技术利用了 AF 自动对焦算法、AE 自动曝光算法及 AWB 自动白平衡算法来实现图像对比度最大、改善主体拍摄物过度曝光或曝光不足情况、使画面在不同光线照射下的色差得到补偿，从而呈现较高画质的图像信息。采用 3A 数字成像技术的摄像机能够很好的保障图像精准的色彩还原度，呈现完美的日夜效果。 云通信企业对视频的编码方式有过两次技术道路分歧，第一次是 AVC 与SVC 的分歧，传统硬件厂商选择了相对保守的 AVC，新