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申请/专利权人：南京霖立廷机械设备有限公司

摘要：本发明涉及一种画面数据智能替换系统，包括：数据接收设备，用于获取并转发直播客户端传送的每一帧实时直播画面；内容筛选器件，用于将各项滤波算法分别对应的各份画面清晰度中数值最高的画面清晰度对应的滤波算法作为目标滤波算法；画面替换器件，用于将采用目标滤波算法滤波处理后的图像替换该帧实时直播画面发送给远端的直播服务器。本发明的画面数据智能替换系统逻辑可靠、运行稳定。由于能够在直播客户端每传送一帧实时直播画面之前，将该帧实时直播画面进制针对性优化处理以获得几何校正图像，基于几何校正图像的各项可视化信息智能预测采用某一项滤波算法后的滤波效果，从而为不同实时直播画面的最佳滤波算法的选择提供参考信息。

主权项：1.一种画面数据智能替换系统，其特征在于，所述系统包括：数据接收设备，设置在直播客户端，用于在直播客户端每传送一帧实时直播画面之前，将该帧实时直播画面发送给邻域插值设备；邻域插值设备，与所述数据接收设备连接，用于对接收到的实时直播画面执行4像素×4像素邻域的Lanczos插值处理，以获得并输出相应的邻域插值图像；伪影去除设备，与所述邻域插值设备连接，用于对接收到的邻域插值图像执行伪影去除处理，以获得并输出相应的伪影去除图像；几何校正设备，与所述伪影去除设备连接，用于对接收到的伪影去除图像执行几何校正处理，以获得并输出相应的几何校正图像；信号预判器件，与所述几何校正设备连接且包括灰度解析设备、学习处理器件以及清晰度预测器件，所述清晰度预测器件分别与所述灰度解析设备以及所述学习处理器件连接，所述信号预判器件用于从几何校正图像中提取多项信息参数，所述多项信息参数包括所述几何校正图像的像素行数量、像素列数值、各种噪声种类分别对应的各份最大噪声幅值以及各个像素点分别对应的灰度数值，对深度神经网络执行多次学习以获得深度神经网络模型，基于深度神经网络模型根据某一项设定滤波算法对应的算法ID、所述几何校正图像的对比度以及所述多项信息参数智能预测采用所述某一项滤波算法对所述几何校正图像进行滤波处理后获得的画面清晰度，所述深度神经学习的次数与几何校正图像的解析度成正比；内容筛选器件，与所述信号预判器件连接，用于将各项滤波算法分别对应的各份画面清晰度中数值最高的画面清晰度对应的滤波算法作为目标滤波算法；画面替换器件，与所述内容筛选器件连接，用于采用目标滤波算法对所述几何校正图像执行滤波处理，并将滤波处理后的图像替换该帧实时直播画面发送给远端的直播服务器。

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