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基于光流估计与前景检测的运动视频帧率本公开提出了基于光流估计与前景检测的计网络对待处理视频数据拟合获得前景光流信2针对待处理视频数据中相邻的两帧图像，利用背景建模方法对背景将当前视频帧与背景图像帧的像素值相减，得到当前视频帧中含有根据前景检测获得的目标图像与前景光流信息，利用判别器网络用于识别生成器网络输出的补帧图像与设定的视频真值之间的误差大小，补帧图像与设定的视频真值之间的误差大小通过损失函数确有生成的视频补帧的像素值与要求的增强后高帧率视频中对应帧的像素值之差的绝对值3.如权利要求1所述的基于光流估计与前景检测的运动视频帧率增强方法，其特征是构建生成对抗网络，根据前景检测获得的目采用反向传播算法和随机梯度下降法来减小目标函数来训练生成对抗35.基于光流估计与前景检测的运动视频帧前景检测模块：被配置为用于对获取的待处理视频数据，利用前景针对待处理视频数据中相邻的两帧图像，利用背景建模方法对背景将当前视频帧与背景图像帧的像素值相减，得到当前视频帧中含有光流估计模块：被配置为用于利用光流估计网络对待处理视频补帧模块：被配置为用于根据前景检测获得的目标图像与前景判别器网络用于识别生成器网络输出的补帧图像与设定的视频真值之间的误差大小，补帧图像与设定的视频真值之间的误差大小通过损失函数确有生成的视频补帧的像素值与要求的增强后高帧率视频中对应帧的像素值之差的绝对值7.一种电子设备，其特征是：包括存储器和4计，结合原始视频的前景运动信息，利用生成对抗网络(简称GAN)生成逼真的运动视频补[0010]根据前景检测获得的目标图像与前景光流信息，利用生成对抗网络生成视频补5[0020]本公开通过结合前景检测和运动目标的光流估计，结合原始视频的前景运动信6[0036]本实施例中高帧率视频是相对于原始视频图像(多为30fps)而言，补帧后的视频[0041]步骤S12：将当前视频帧与背景图像帧的像素值相减得到当前视频帧中含有完整[0045]判别器网络用于识别生成器网络输出的补帧图像与设定的视频真值Vout之间的误为所有生成的视频补帧的像素值与要求的增强后高帧率视频中对应帧的像素值之差的绝7[0054]步骤S35、以生成的视频补帧的像素值与要求的增强后高帧率视频中对应的像素原始视频图像序列共1200帧和高帧率视频图像序列[0061]结合步骤S1与S2得到的前景目标与前景光流信息，利用如图2所示的GAN[0062]步骤S4，得到的生成视频帧f1与相应的高帧率视频真值共同输入到GAN模型的判i′8

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