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深層学習と圧縮センシングを融合した革新的超低消費電力イメージングシステムの実現
实现结合深度学习和压缩感知的创新超低功耗成像系统
基本信息
- 批准号：22K12101
- 负责人：
- 金额：$ 2.66万
- 依托单位：
- 依托单位国家：日本
- 项目类别：Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
- 财政年份：2022
- 资助国家：日本
- 起止时间：2022-04-01 至 2025-03-31
- 项目状态：未结题
- 来源：
- 关键词：
项目摘要
The following tasks have been finished. 1) proposed a structural sensing pattern based optical coding and the intelligent corresponding measurement coding. One journal paper was submitted. 2) Deep learning technology was applied to detect the key information in the video and then compressed by the M coding system. Two papers were accepted by the International Data Compression Conference.
已经完成了以下任务。1)提出了一种基于结构传感图案的光学编码和相应的智能测量编码。提交了一篇期刊论文。2)采用深度学习技术对视频中的关键信息进行检测，并采用M编码系统进行压缩。两篇论文被国际数据压缩会议接受。
项目成果
期刊论文数量（0）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
VCSL: Video Compressive Sensing with Low-complexity ROI Detection in Compressed Domain
VCSL：压缩域中具有低复杂度 ROI 检测的视频压缩感知
- DOI：
- 发表时间：2023
- 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：Jian Yang;Haixin Wang;Yibo Fan;and Jinjia Zhou
- 通讯作者：and Jinjia Zhou
Zigzag Ordered Walsh Matrix for Compressed Sensing Image Sensor
用于压缩传感图像传感器的锯齿有序沃尔什矩阵
- DOI：
- 发表时间：2023
- 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：Jinyao Zhou;Jiayao Xu;Jirayu Peetakul;Jinjia Zhou
- 通讯作者：Jinjia Zhou
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{{ truncateString('周 金佳', 18)}}的其他基金
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