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在实时视频流中往往存在大量的无效帧，如画面长期静止、画面运动过于强烈导致严重模糊等。针对该问题，提出了该方法。

该方法基于传统计算机视觉的边缘检测算法，使用 Sobel 算子对图像边缘特征进行提取，并在像素层面进行平均，以获得用于衡量图像清晰度的指标。随后，采用随时间衰减的动态阈值，对视频关键帧进行筛选，并能够通过超参数的方式对提取的速率进行限制，从而起到降低后台运算量的效果。

当今世界，计算机智能化的程度越来越高，而计算机视觉的应用也越来越广泛，从最开始的识别物品到人脸识别的动态观察，计算机能识别的图像越来越复杂化，动态化，模糊化，这都离不开深度学习算法。我们小组使用YOLO模型来训练计算机获得识别飞机的能力，如果飞机能够被迅速而准确的识别将对我们产生巨大的帮助。