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龙图腾网获悉南京星盾信息技术有限公司申请的专利一种动态帧筛选的实时图像视频压缩方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119182910B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411681937.X，技术领域涉及：H04N19/134；该发明授权一种动态帧筛选的实时图像视频压缩方法是由王世应;赵金金;郭光伟;杨宇帆;白云;糜剑飞设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种动态帧筛选的实时图像视频压缩方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种动态帧筛选的实时图像视频压缩方法，涉及数据压缩与传输技术领域，该方法包括：获取输电线路监测视频流，通过多维重要性评估指标对多个连续帧进行重要性分析，生成重要性指标；实时监测网络带宽和算力信息，动态调整筛选阈值；根据重要性指标与筛选阈值的比较，定位关键帧和冗余帧。关键帧经预设编码器编码后优先传输，编码器保留完整的图像信息；而冗余帧则通过差异化处理模块进行轻量级压缩或跳过处理，在关键帧传输完成后再传输。解决了现有技术中，网络带宽和设备算力资源不足，进而影响视频传输的稳定性和实时性的技术问题，达到了减少不必要的数据传输，提升视频传输的实时性和稳定性的技术效果。

本发明授权一种动态帧筛选的实时图像视频压缩方法在权利要求书中公布了：1.一种动态帧筛选的实时图像视频压缩方法，其特征在于，包括： 获取待传输输电线路监测视频流，根据多维重要性评估指标对所述待传输输电线路监测视频流中的多个连续帧进行重要性分析，生成多个重要性指标； 实时监测预设网络的网络带宽信息和算力信息进行筛选阈值调控，生成预设筛选阈值，所述算力信息为视频处理设备的计算能力，所述算力信息包含CPU使用率、GPU利用率、内存占用情况； 比较所述多个重要性指标与所述预设筛选阈值，定位关键帧和冗余帧，其中，所述关键帧为重要性指标大于或等于所述预设筛选阈值的帧，所述冗余帧为重要性指标小于所述预设筛选阈值的帧； 将所述关键帧输入预设编码器进行编码后进行优先传输，其中，所述预设编码器采用保留完整图像信息的编码算法； 将所述冗余帧输入差异化处理模块，进行差异化压缩处理，在所述关键帧传输完成后对差异化压缩处理后的冗余帧进行传输，其中，所述差异化压缩处理包括轻量级压缩和跳过处理； 其中，实时监测预设网络的网络带宽信息和算力信息进行筛选阈值调控，生成预设筛选阈值，包括： 获取带宽-算力阈值映射表，其中，所述带宽-算力阈值映射表包括多组具有映射关系的带宽区间、算力区间和对应的筛选阈值； 将所述网络带宽信息和所述算力信息输入所述带宽-算力阈值映射表，获取所述网络带宽信息和所述算力信息所落入的带宽区间和算力区间，生成所述预设筛选阈值； 所述方法还包括： 获取所述待传输输电线路监测视频流的视频接收端的压缩反馈信息，其中，所述压缩反馈信息包括视频重构质量指标和流畅度指标； 若所述视频重构质量指标或流畅度指标不满足预设重构质量约束，生成筛选优化指令； 根据所述筛选优化指令按照预设步长对所述预设筛选阈值进行优化； 其中，所述预设步长的配置步骤包括： 获取历史压缩反馈记录； 根据所述历史压缩反馈记录分析筛选阈值、视频重构质量与筛选阈值的变化关系； 根据所述变化关系，以优化后的视频重构质量指标和流畅度指标满足预设重构质量约束为目标，生成所述预设步长； 所述多维重要性评估指标至少包括信息熵、运动复杂度和场景变化程度； 根据多维重要性评估指标对所述待传输输电线路监测视频流中的多个连续帧进行重要性分析，生成多个重要性指标，包括： 对所述多个连续帧进行信息熵计算，生成多个信息熵； 对所述多个连续帧分别进行帧间运动差异分析，生成多个运动复杂度； 对所述多个连续帧分别进行帧间场景变化分析，生成多个场景变化程度，包括获取各区域在亮度、颜色、边缘方面的变化量，根据预设的权重分配方式进行加权求和，得到当前帧相对于前一帧的场景变化程度值； 加权融合所述多个信息熵、所述多个运动复杂度和所述多个场景变化程度，生成所述多个重要性指标； 对所述多个连续帧分别进行帧间运动差异分析，生成多个运动复杂度，包括： 将所述多个连续帧内位于首位的第一帧图像的第一运动复杂度初始化为1，添加至所述多个运动复杂度； 在所述多个连续帧提取除所述第一帧图像以外的第二帧图像，以及与所述第二帧图像满足预设前向帧间隔的第二帧图像集； 分析所述第二帧图像相对于所述第二帧图像集中每一帧图像的运动矢量集，并连接预设运动复杂度赋值模型，生成所述第二帧图像的第二运动复杂度，添加至所述多个运动复杂度； 以此类推，继续获取第三帧图像计算第三运动复杂度，直至遍历所述多个连续帧，生成所述多个运动复杂度。

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