基于对象的可分级视频编码的任务书研究对象：基于对象的可分级视频编码研究目的：1.探究基于对象的可分级视频编码的原理与特点；2.分析其在视频压缩方面的优势与不足；3.针对可分级视频编码在实际应用中存在的问题展开研究，提出解决方案；4.验证和评价提出的解决方案的有效性与可行性。研究内容：1.可分级视频编码的基本原理和技术路线分析，包括对象提取、对象分类、视频表示等方面；2.对目前可分级视频编码技术的研究现状进行概括和总结，分析现有技术的优劣势；3.针对可分级视频编码在实际应用中存在的问题，提出解决方案，如基于深度学习的对象分类、基于区域相似性的对象合并等；4.设计并实现基于对象的可分级视频编码系统，验证和评价提出的解决方案的有效性与可行性；5.根据实验结果，对提出的解决方案进行性能比较分析，并提出改进方案；6.撰写研究论文，撰写技术报告。研究方法：1.系统研究文献，了解现有可分级视频编码技术的发展现状和趋势；2.设计并实现基于对象的可分级视频编码系统，进行性能评价与实验研究；3.利用MATLAB、Python等编程语言对视频压缩效果进行定量评估；4.进行数据分析与实验结果展示。研究成果：1.提出了基于深度学习的对象分类算法，并使用提出的解决方案对视频进行了压缩；2.提出了基于区域相似性的对象合并算法，并使用提出的解决方案对视频进行了压缩；3.开发了基于对象的可分级视频编码系统，实现了上述算法；4.验证了算法和系统的性能和有效性。