一种基于多任务特征学习的对象表示方法

摘要

本发明公开了一种基于多任务特征学习的对象表示方法。本发明的方法，在终端采用深度神经网络对特征进行提取，减少了传输视频的数据量，加快了传输速度，减少了存储空间占有量；在云端由计算机进行对象的分析和恢复，减少了人力成本的投入，同时提高了事件处理效率；且能够实现多个任务同时进行，联合优化的效果。本发明本发明采用人工智能神经网络方法，通过对原视频图像进行特征提取，减少传输数据量，再通过特征计算，实现智能分析，并且利用转置卷积技术，实现图像的还原，大大提高了事件的处理速度，并节省了资金。