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本发明公开了一种涡旋光信息压缩感知的装置与方法，对于激光器发出的光束经准直、扩束处理后入射到涡旋光束生成装置；涡旋光束生成装置加载光栅，对入射光束进行调制得到K帧不同拓扑荷数的涡旋光束序列；所述涡旋光束序列经第一成像系统成像在编码装置平面，经编码装置加载编码信息对K帧涡旋光束序列进行编码调制输出K帧编码涡旋光束序列；K帧编码涡旋光束序列经第二成像系统成像在采样装置平面，采样装置按照预设的采集帧率对K帧编码涡旋光束序列进行压缩采集得到涡旋光束的压缩采样测量信息；压缩采样测量信息输入到卷积神经网络中进行计算，重构出原K帧涡旋光束信息或分类识别出原K帧涡旋光束的拓扑荷数，实现对涡旋光信息的压缩感知。

本发明涉及图像通信技术领域，提出了智慧交通视频数据编码方法及系统，包括：采集交通视频数据并逐帧提取交通视频图像；对交通视频图像使用HEVC算法，将交通视频图像划分为图像块，并根据HEVC算法的编码顺序，获取第一个编码的图像块、标记目标图像块和相邻已编码图像块，确定目标图像块和相邻已编码图像块的纹理方向一致性；分别标记待编码像素点和相邻已编码像素点，确定待编码像素点与相邻已编码像素点的权重系数；根据所有权重系数实现交通视频图像的帧内预测，根据帧内预测结果实现交通视频数据的编码。本发明可提升交通视频数据编码质量。

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种小程序图像信息压缩处理方法，包括：获取待压缩图像数据集，构建自编码网络，得到输入图像、特征图以及重构图像；根据输入图像中的关键点的特征向量获取所述关键点的独特性、颜色复杂度以及区域代表度，进一步得到所述关键点的权重；根据输入图像中每个关键点的权重、特征向量以及特征图中的关键点的特征向量构建第一损失函数；根据输入图像中每个关键点的权重得到输入图像中每个像素点的权重，结合输入图像与重构图像中所有像素点的像素值构建第二损失函数；根据第一损失函数与第二损失函数进行自编码网络训练，进行小程序图像压缩。本发明的压缩图像保留了原图的特征，更利于图像的快速查找。