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La tecnología 5G apoya fuertemente el desarrollo de diversas aplicaciones inteligentes, como la vigilancia de video inteligente y la conducción autónoma. Y la tecnología de detección humana en la vigilancia de video inteligente también ha traído nuevos desafíos. Se comprimirán varias imágenes de video para una transmisión eficiente; la representación de características incompletas resultante de las imágenes reducirá el rendimiento de la detección humana. Por lo tanto, en este trabajo, proponemos un nuevo método de detección humana basado en el denoising comprimido. Explotamos el factor de calidad en la imagen comprimida e incorporamos la transformación inversa pixel_shuffle basada en FFDNet para mejorar efectivamente el rendimiento del denoising de compresión de imagen, luego HRNet y HRFPN se utilizan para extraer y fusionar características de alta resolución de las imágenes denoised, respectivamente, para obtener una representación de características de alta calidad, y finalmente, se utiliza un detector de objetos en cascada para la clasificación y la regresión de cuadros delimit
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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