【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据业务，特别是指一种视频压缩重建方法、装置及设备。
技术介绍
1、传统的基于深度学习的图像压缩方法多为有损压缩，通常被表述为学习编码器、量化器和解码器的联合率失真优化问题，如jpeg、jpeg2000等。这些传统的压缩方法虽然能保证高质量的传输，然而这些方法忽略了图像本身的内容，在低码率下传输的图像效果很差，还会产生模糊的现象。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种视频压缩重建方法、装置及设备，解决了现有的压缩方法由于忽略了图像本身的内容，导致在低码率下传输的图像效果很差，甚至产生模糊的现象的问题。
2、第一方面，为了达到上述目的，本申请的实施例提供一种视频压缩重建方法，包括：
3、获取视频数据和与所述视频数据相关的视频业务的第一参数数据集，所述第一参数数据集包括关键质量指标kqi参数数据集和/或关键绩效指标kpi参数数据集；
4、对所述第一参数数据集中的各类参数进行重要性度量；
5、基于度量结果，对所述视频数据进行压缩重建，获
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1.一种视频压缩重建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一参数数据集中的各类参数进行重要性度量，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述随机森林分类模块用于：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于度量结果，对所述视频数据进行重建，获得重建图像，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述掩模压缩重建网络包括编码器、掩模压缩模块和解码器；其中：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述掩模压缩重建网络还包括分类器模块，所述分...
【技术特征摘要】
1.一种视频压缩重建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一参数数据集中的各类参数进行重要性度量，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述随机森林分类模块用于：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于度量结果，对所述视频数据进行重建，获得重建图像，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述掩模压缩重建网络包括编码器、掩模压缩模块和解码器；其中：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述掩模压缩重建网络还包括分类器模块，所述分类器模块用于输出分类标签。
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种视频压缩重建装置，其特征在于，包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：陶晓明，段一平，马鑫，王锐，徐芙蓉，
申请(专利权)人：中国移动通信有限公司研究院，
类型：发明
国别省市：
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