专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]用于编码和解码多视图视频的方法-CN202180065991.X在审
  • F·亨利;P·加鲁斯;G·克雷尔 - 奥兰治
  • 2021-09-08 - 2023-06-23 - H04N13/161
  • 本发明涉及一种用于对从不同位置或不同视角同时表示3D场景的视图进行编码的方法,该方法由编码设备实施,该方法包括针对至少一个视图的深度分量进行以下步骤:‑将所述深度分量划分(C2)成至少一个块,‑从所述视图中的至少一个的纹理分量的纹理数据中获得(C4)所述至少一个块的深度信息,‑从所述信息中获得(C5)至少一个深度估计参数,‑对所述至少一个深度估计参数进行编码(C6),所述至少一个块的深度信息未被编码。
  • 用于编码解码视图视频方法
  • [发明专利]点云编码方法、点云解码方法、装置及存储介质-CN201910364032.2有效
  • 蔡康颖;张德军 - 华为技术有限公司
  • 2019-04-30 - 2023-06-20 - H04N13/161
  • 本申请公开了一种点云编码方法、点云解码方法、装置及存储介质,属于数据处理领域。所述方法包括:先获取待编码patch的辅助信息和待编码patch的第一标识。由于当前点云组内的第一类patch在每个点云帧中的个数可以是相同的,所以当第一标识为第一值,待编码patch为当前点云帧中的首个patch时,可以将待编码patch的辅助信息和第一标识编入码流。当第一标识为第一值,待编码patch为当前点云帧中的非首个patch时,可以将待编码patch的辅助信息编入码流,而不用将待编码patch的第一标识编入码流,从而可以简化编入码流的格式,进一步减少码流的比特开销,从而提高编码的效率。
  • 编码方法解码装置存储介质
  • [发明专利]点云编、解码处理方法、装置、编码设备及解码设备-CN202111466398.4在审
  • 张伟;杨付正;聂佳明;吕卓逸 - 维沃移动通信有限公司
  • 2021-12-03 - 2023-06-06 - H04N13/161
  • 本申请公开了一种点云编、解码处理方法、装置、编码设备及解码设备,属于音视频处理领域,本申请实施例的点云编码处理方法,包括:编码端对当前的待编码帧和已编码帧进行同步的多叉树划分;所述编码端基于已编码帧中第一节点对应的目标值,对所述待编码帧中的第二节点的占据情况进行帧间预测,所述占据情况包括:被占据或未被占据;其中,所述第一节点在已编码帧中的位置与所述第二节点在所述待编码帧中的位置相同,目标值包括以下一项:第一节点所对应的空间块所包含的点数;第一节点所对应的空间块所包含的点的密度;第一节点所包含的第一子节点所包含的点数,第一节点包括至少一个第一子节点;第一节点所包含的第一子节点所包含的点的密度。
  • 点云编解码处理方法装置编码设备
  • [发明专利]点云属性编码方法、点云解码方法及终端-CN202111465446.8在审
  • 张伟;杨付正;鲁静芸;吕卓逸 - 维沃移动通信有限公司
  • 2021-12-03 - 2023-06-06 - H04N13/161
  • 本申请公开了一种点云属性编码方法、点云解码方法及终端,属于点云处理技术领域,本申请实施例的点云属性编码方法包括:编码端获取待编码点云;待编码点云包括至少一种属性信息,且待编码点云中的每个编码点包括属性信息对应的属性值;编码端基于待编码点云对应的初始顺序,或者基于初始顺序和待编码点云对应的疏密程度,确定待编码点云的目标排序方式,初始顺序基于待编码点云中目标编码点的属性值确定,疏密程度根据待编码点云的几何信息和待编码点云中编码点的数量确定;编码端基于目标排序方式对待编码点云进行编码。
  • 属性编码方法解码终端
  • [发明专利]一种基于多层级特征融合的深度图快速编码方法-CN202310284323.7在审
  • 刘畅;白鹤鸣;姜芮芮;张佳琳;王振国 - 南通大学
  • 2023-03-22 - 2023-06-02 - H04N13/161
  • 本发明提供了一种基于多层级特征融合的深度图快速编码方法,属于3D‑HEVC的三维视频编码技术领域。解决了目前3D‑HEVC中深度图帧内编码单元结构预测复杂度高的技术问题。其技术方案为:包括以下步骤:步骤一、分析编码单元层级特征纹理复杂度和量化参数与编码单元结构之间的关系;步骤二、构建面向编码单元结构快速决策的多层级特征融合网络模型(MLFF‑CNN);步骤三、将MLFF‑CNN模型嵌入到3D‑HEVC的测试平台HTM‑16.0;步骤四、制定基于多层级特征融合的深度图帧内编码单元结构快速决策方法流程图。本发明的有益效果为:本发明在不影响合成视点质量的前提下,可降低37.4%的编码复杂度。
  • 一种基于多层特征融合深度快速编码方法

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