【技术实现步骤摘要】
一种视频图像的高效处理方法
本专利技术涉及视频图像领域，特别涉及一种视频图像的高效处理方法。
技术介绍
随着科学技术的发展，视频图像的传播也变得越来越流行，同时视频图像的使用，使的信息也能够更好的进行传播，在进行视频图像的处理时，现有的处理方法在进行处理时，非常的慢，需要耗费大量的时间，同时在进行视频图像的处理时，还容易出错，工作量很大，任务也很繁琐，不便于进行很好的进行视频图像的处理。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种视频图像的高效处理方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种视频图像的高效处理方法，包括以下步骤：S1：获取视频图像，利用视频图像采集终端进行视频图像的采集，并将采集到的视频图像信息传递给视频处理终端；S2：在卷积层中对视频图像信息进行处理，选定视频图像中的目标对象，对目标对象进行分割，分割后的视频图像进行特征的提取；S3：将提取的视频图像特征值输入到卷积神经网络中，进行视频图像的识别；S4：在池...
【技术保护点】
1.一种视频图像的高效处理方法，包括以下步骤：/nS1：获取视频图像，利用视频图像采集终端进行视频图像的采集，并将采集到的视频图像信息传递给视频处理终端；/nS2：在卷积层中对视频图像信息进行处理，选定视频图像中的目标对象，对目标对象进行分割，分割后的视频图像进行特征的提取；/nS3：将提取的视频图像特征值输入到卷积神经网络中，进行视频图像的识别；/nS4：在池化层中提取视频图像的主要特征，选取指定区域内最大的一个数来代表整片区域；/nS5：在全连接层将各部分特征汇总，对视频图像中的各部分特征进行总结汇总；/nS6：产生分类器，进行视频图像的预测识别。/n
【技术特征摘要】
1.一种视频图像的高效处理方法，包括以下步骤：
S1：获取视频图像，利用视频图像采集终端进行视频图像的采集，并将采集到的视频图像信息传递给视频处理终端；
S2：在卷积层中对视频图像信息进行处理，选定视频图像中的目标对象，对目标对象进行分割，分割后的视频图像进行特征的提取；
S3：将提取的视频图像特征值输入到卷积神经网络中，进行视频图像的识别；
S4：在池化层中提取视频图像的主要特征，选取指定区域内最大的一个数来代表整片区域；
S5：在全连接层将各部分特征汇总，对视频图像中的各部分特征进行总结汇总；
S6：产生分类器，进行视频图像的预测识别。
2.根据权利要求1所述的一种视频图像的高效处理方法，其特征在于：卷积层的内部包含多个卷积核，卷积核在工作时，对输入特征做矩阵元素乘法求和并叠加偏差量：
3.根据权利要求2所述的一种视频图像的高效处理方法，其特征在于：
求和部分等价于求解一次交叉相关b为偏差量，Zl和Zl+1表示第l+1层的卷积输一维和二维卷积运算示例入...
【专利技术属性】
技术研发人员：马克，刘森，杨宇泽，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61
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