【技术实现步骤摘要】
本专利技术是关于一种超分辨率演算技术，特别是指一种采用混合权值以能适应动态变动的神经网络超分辨率演算的动态视频检测的超分辨率网络视频处理方法与电路系统。
技术介绍
1、超分辨率成像(super-resolution imaging，缩写sr)是一种提高影片分辨率的技术，图像处理装置可以在显示较差分辨率的图像时采用超分辨率技术放大图像的分辨率，进一步地，现有技术还利用人工智能(artificial intelligence，ai)增强超分辨率技术的能力，其中使超分辨率的运作基于人工智能模型，称为人工智能超分辨率(artificialintelligence super resolution，aisr)。
2、人工智能超分辨率技术主要是使用训练好的卷积神经网络(convolutionalneural network，cnn)的超分辨率参数，建立具有多种放大比例的超分辨率人工智能模型，以运用在特定放大比例的超分辨率运算中。
3、在现有的人工智能超分辨率技术中，超分辨率人工智能模型经常使用于处理影音串流的影像芯片中，为了...
【技术保护点】
1.一种动态视频检测的超分辨率网络视频处理方法，其特征在于，所述超分辨率网络视频处理方法包括：
2.如权利要求1所述的动态视频检测的超分辨率网络视频处理方法，其特征在于，采用神经网络模型运算所述输入视频中连续帧中多帧的质量分数。
3.如权利要求2所述的动态视频检测的超分辨率网络视频处理方法，其中通过所述质量分数评估所述输入视频的质量包括所述输入视频的分辨率，以及影像噪声。
4.如权利要求2所述的动态视频检测的超分辨率网络视频处理方法，其特征在于，根据所述质量分数对照视频评估分数表得出所述输入视频各帧的分辨率。
5.如权利...
【技术特征摘要】
1.一种动态视频检测的超分辨率网络视频处理方法，其特征在于，所述超分辨率网络视频处理方法包括：
2.如权利要求1所述的动态视频检测的超分辨率网络视频处理方法，其特征在于，采用神经网络模型运算所述输入视频中连续帧中多帧的质量分数。
3.如权利要求2所述的动态视频检测的超分辨率网络视频处理方法，其中通过所述质量分数评估所述输入视频的质量包括所述输入视频的分辨率，以及影像噪声。
4.如权利要求2所述的动态视频检测的超分辨率网络视频处理方法，其特征在于，根据所述质量分数对照视频评估分数表得出所述输入视频各帧的分辨率。
5.如权利要求1所述的动态视频检测的超分辨率网络视频处理方法，其特征在于，根据对照表，以所述移动平均分数对应得出所述两个权值表，其中所述对照表记载多笔移动平均分数范围区间，每个区间皆对应第一参数以及第二参数，所述第一参数与所述第二参数分别为多个视频质量所对应的多个权值...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘康郁，萧进豪，余家伟，王浩然，
申请(专利权)人：瑞昱半导体股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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