在多媒體技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展的現(xiàn)在，高清晰度、大尺寸圖片越來越被人們所需要，然而高清晰度、大尺寸帶來的問題也隨之出現(xiàn)：存儲圖像所需的空間成本大大增加，以及傳輸圖像所需的時(shí)間成本大幅攀升。
為了保證圖像失真盡可能少的情況下，用更少的網(wǎng)絡(luò)帶寬傳輸圖像或者用更少的空間存儲圖像，2023年初，我校章為川教授聯(lián)合青島認(rèn)知人工智能研究院黃杰研究員提出了一個(gè)注意力再注意力的非線性變換端到端網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)來代替線性變換作為圖像和視頻壓縮的主體架構(gòu)。該成果較好的應(yīng)用于浙江某銀行業(yè)務(wù)單據(jù)壓縮，該行在全省有支行82個(gè)，網(wǎng)點(diǎn)大約4000個(gè)，平均每個(gè)支行每天產(chǎn)生的業(yè)務(wù)流水單據(jù)圖片數(shù)據(jù)量約20GB；總行擬對全省82家支行業(yè)務(wù)流水單據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一管理，通過對這些業(yè)務(wù)單據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，降低支行到總行的傳輸帶寬投入，以及總行的存儲設(shè)備投入。每年為該銀行直接節(jié)省成本1217萬元。并且該成果已應(yīng)用于三一重工昆山園區(qū)的視頻壓縮。該園區(qū)建設(shè)有視頻監(jiān)控7000路，且均為800萬超高清像素，視頻時(shí)長需保存90天，存儲投入成本巨大，經(jīng)壓縮系統(tǒng)壓縮后，微動態(tài)場景下，可將視頻碼率從4M壓縮到150K左右，復(fù)雜動態(tài)場景下，可將視頻碼率從4M壓縮到800K以內(nèi)，畫質(zhì)肉眼無法區(qū)分；降低了廠區(qū)存儲成本投入以及前端網(wǎng)絡(luò)帶寬總費(fèi)用節(jié)省近1000萬。
（核稿：強(qiáng)濤濤 編輯：劉倩）
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