“姚王泽”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果4个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]基于目标检测的垃圾分拣系统及方法-CN202010321347.1有效
发明人：黄鸿飞;张桦;吴以凡;蒋世豪;姚王泽;谭云鹏 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2020-04-22 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于目标检测的垃圾分拣系统及方法。本发明包括垃圾分类目标检测模型、机械臂、工业相机、服务器以及传送带；所述的垃圾分类目标检测模型由YOLOV3神经网络模型，通过带标注的数据集进行训练，然后再通过交叉验证集不断调试训练后的YOLOV3神经网络模型，用测试集测试调试后的最终模型，达到指标后的模型保即为垃圾分类目标检测模型。所述的带标注的数据集，使用图像采集设备，在垃圾处理站实地采集真实场景的垃圾图片，并对垃圾图片中的垃圾类别进行标注，标记为[x_min,y_min,x_max,y_max]以及该垃圾的类别classes_id。所述的服务器与机械臂、工业相机相连接后分别创建线程；本发明实现垃圾分拣生产线智能化、无人化的目标。
基于目标检测垃圾分拣系统方法

[发明专利]基于图像熵K均值聚类的3D-HEVC快速CU分割方法-CN202010418949.9有效
发明人：张桦;姚王泽;黄鸿飞;沈菲;戴国骏;吴以凡 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2020-05-18 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： H04N19/597 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像熵K均值聚类的3D‑HEVC快速CU分割方法。快速CU分割预测编码决策方法在CU划分之前，首先将CU平均划分为四块，然后对CU整体以及各小块分别进行二维熵计算，并合成一个五维向量，然后对其进行K均值聚类(K均值聚类模型需要进行离线训练得到各尺寸的聚类中心)，若判断为不需要划分，则停止对CU的划分，否则进入递归进一步划分。二维熵具有能突显图像分布特征以及混乱程度的能力，以此为基础进行K均值训练从而能够得到判断是否划分的模型。本发明直接对CU进行判断，减少了递归带来的时间消耗，因此具有计算复杂度低、编码时间短和视频重建效果好的特点。
基于图像均值 hevc 快速 cu 分割方法

[发明专利]基于DWT的3D-HEVC快速CU分割预测方法-CN201910744353.5有效
发明人：张桦;黄鸿飞;於世芳;姚王泽;吴以凡;戴国骏 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2019-08-13 - 公布日： 2021-07-09 - 主分类号： H04N19/117 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于DWT的3D‑HEVC快速CU分割预测方法。快速CU分割预测编码决策方法在CU划分之前，首先对CU进行DWT变换获得当前CU的DWT系数矩阵，然后对当前系数块的水平，垂直，对角线方向系数和进一步对预测块的四周方差进行判断是否平缓，如果平缓则CU不需要划分为子CU，否则进入递归进一步划分。DWT具有能量聚集的特性，故在3D‑HEVC深度图编码过程中可以明显区分编码块是否具有边缘。本发明直接对CU进行判断，减少了递归带来的时间消耗因此具有计算复杂度低、编码时间短和视频重建效果好的特点。
基于 dwt hevc 快速 cu 分割预测方法

[发明专利]基于DWT的3D-HEVC快速DMM预测决策方法-CN201910744849.2有效
发明人：张桦;黄鸿飞;於世芳;姚王泽;吴以凡;戴国骏 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2019-08-13 - 公布日： 2021-06-15 - 主分类号： H04N19/103 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于DWT的3D‑HEVC快速DMM预测决策方法。快速DMM预测决策方法首先利用DWT变换获得当前预测块的DWT系数矩阵，然后对当前系数块的水平，垂直，对角线方向系数和进一步对预测块的四周方差进行判断是否具有边缘，最后通过是否具有边缘判定是否要将DMMs加入帧内预测模式候选列表。本发明在3D‑HEVC中引入了深度图实现更好的视图合成，3D视频编码扩展开发联合协作组针对深度图帧内预测编码提出了4中新的针对深度图帧内预测模式DMMs。DWT具有能量聚集的特性，故在3D‑HEVC深度图编码过程中可以明显区分编码块是否具有边缘。本发明对PU进行判断，可有效的减少遍历预测候选列表的时间代价，因此具有计算复杂度低、编码时间短和视频重建效果好的特点。
基于 dwt hevc 快速 dmm 预测决策方法