免费论文：鉴于CS的高速铁路视频搜集和收缩本领接洽

跟着高速铁路树立的赶快兴盛，高速铁路视频监察和控制变成灵验处置高速铁路交通程序、保护交通安定、实行交通事变赶快处置的要害本领。保守的数字视频监察和控制形式都是开始用数字摄像头搜集一定场所的交通场景，而后再对其举行收缩，再不于反面的传输和保存。在视频收缩进程中，大局部的冗余数据将会被抛弃，这就给咱们提出了一个题目：是否径直搜集有效的收缩数据，实行搜集和收缩的一致。收缩感知（Compressed Sensing，简称CS ）表面为处置这一题目指出了一条可供实行的道路。正文的接洽表白将CS表面应用于高速铁路视频不妨将视频搜集和收缩所需的宏大计划量变化至重构端，进而灵验缩小前者的资源耗费；正文对准高速铁路视频图像安排的稠密性分级、分块丈量矩阵对于一定运用的CS丈量矩阵安排及要害成分领会具备要害的表面意旨。正文接洽的重要实质有： 1） 综述了CS表面及运用的接洽近况，囊括CS观念、可重构牵制性前提、丈量矩阵安排、关系重构算法以及CS进程的硬件实行本领。2） 对准高速铁路视频场景散布特性，接洽了其图像序列的帧间数据变革顺序，提出一种鉴于帧差数据空间稠密性分级的分块CS采集样品本领，普及了视频收缩的灵验性。3） 对准高速铁路视频的帧间数据关系性，提出了一种鉴于稠密性分级的高速铁路视频分块CS重构本领。在保护视频重构品质普遍性的前提下，缩小了丈量数据量，普及了视佳音频传输的收缩比。4） 安排了鉴于CS的高速铁路视频收缩本领考证框架，考证了正文本领的符合性和宁静性。

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