[发明专利]运动矢量自动生成的视频编解码系统有效

专利信息
申请号: 201710267434.1 申请日: 2017-04-21
公开(公告)号: CN107105278B 公开(公告)日: 2019-10-25
发明(设计)人: 陈志波 申请(专利权)人: 中国科学技术大学
主分类号: H04N19/513 分类号: H04N19/513;H04N19/176
代理公司: 北京凯特来知识产权代理有限公司 11260 代理人: 郑立明;郑哲
地址: 230026 安*** 国省代码: 安徽;34
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 运动 矢量 自动 生成 视频 解码 框架
【权利要求书】:

1.一种运动矢量自动生成的视频编解码系统,其特征在于,无需进行运动矢量预测和运动矢量编码传输,其包括:编码端与解码端;其中:

所述编码端,根据当前参考帧的视频数据内容,并基于通过学习的方法构建的像素级的运动光场矢量生成网络,来预测当前帧视频像素的光流信息,再结合输入的块模式信息计算对应编码块的运动矢量,然后,进行运动补偿并计算残差,最终将编码的残差信息传输至解码端;

所述解码端,将已经解码的视频帧作为输入,并采用与编码端相同的方法预测相应的光流信息,进而获得对应解码块的运动矢量,再利用接收到的残差信息重建视频帧;

其中,所述通过学习的方法构建的像素级的运动光场矢量生成网络包括:

建立包含多种视频内容类型、运动过程和不同压缩程度的视频数据的数据集;计算每一视频数据的光流信息作为训练样本的标签;

构建神经网络,并以重建生成的当前重构参考帧作为经网络输入进行前向传播预测光流信息,并根据训练样本标签计算损失值,再根据损失值反向传播更新参数,如此反复迭代多次作为神经网络训练过程,训练完成的网络作为像素级的运动光场矢量生成网络。

2.根据权利要求1所述的一种运动矢量自动生成的视频编解码系统,其特征在于,所构建的神经网络结构为:依次设置的卷积层、池化层、局部响应归一化层、全连接层以及空间Softmax层;或者,依次设置的卷积层、池化层、卷积层、反卷积层、剪裁层以及Softmax层。

3.根据权利要求1所述的一种运动矢量自动生成的视频编解码系统,其特征在于,所述编码端中运动矢量的计算公式为:

其中,为第i个块模式信息对应的光流信息,N的大小由块模式信息决定。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国科学技术大学,未经中国科学技术大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201710267434.1/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top