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[发明专利]一种用于机器视频编码的快速VVC帧内编码方法-CN202310192824.2在审
发明人：范益波;苟傲睿;殷海兵 -专利权人：复旦大学
申请日： 2023-03-02 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： H04N19/11 文献下载
摘要：本发明属于视频压缩编解码技术领域，具体为一种用于机器视频编码的快速VVC帧内编码方法。本发明首先使用神经网络提取具有不同形状的编码块(CU)的特征，然后设计基于方向梯度直方图(HOG)的快速算法，包括：计算编码块的梯度直方图值：计算每个像素点的梯度幅值、梯度角度，建立角度模式和HOG区间之间的关系；对区域进行区间划分，计算最大区间占所有区间的比值Q；设置阈值W，通过比较比值Q与阈值W的关系，选择最佳模式；本发明用于新一代通用视频编码标准(VVC)帧内机器的视频编码，以克服耗时问题，同时保持编解码器视觉任务的性能。
一种用于机器视频编码快速 vvc 方法

[发明专利]融合CNN和深度学习变形器的目标检测方法-CN202310152193.1在审
发明人：刘晶晶;苟傲睿;范益波 -专利权人：复旦大学
申请日： 2023-02-23 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明属于计算机视觉技术领域，具体为融合CNN和深度学习变形器的目标检测方法。本发明方法包括CNN和深度学习变形器组合模型构建、组合模型参数压缩、标签分配、损失函数设计；本发明将CNN和深度学习变形器结合，利用CNN来进行局部特征增强，用于扩展特征提取范围；利用深度学习变形器建立全局上下文联系来增强级联网络，用于捕获特征地图的全局信息；特征桥促进特征信息在CNN和深度学习变形器之间流动；设计共享子层以实现相邻卷积层或交叉卷积层之间权重参数共享，减少卷积权重参数的数量，提升目标检测的预测速度；最优传输分配解决标签分配问题，提升目标检测的检测精度。通过多个方面协同大大提升目标检测效果和速度。
融合 cnn 深度学习变形目标检测方法

[发明专利]一种非接触式物体体积测量方法、装置、电子设备及介质-CN202211413802.6在审
发明人：刘晶晶;苟傲睿;陈霄翔;李煜 -专利权人：上海复瞰科技有限公司
申请日： 2022-11-11 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06T7/60 文献下载
摘要：本发明公开了一种非接触式物体体积测量方法、装置、电子设备及介质，包括获取含有待测物体的深度图像，得到场景点云数据；对场景点云数据进行预处理，得到待测物体点云数据；基于待测物体点云数据，在深度相机坐标系下建立待测物体对应的空间方程；根据待测物体对应的空间方程计算待测物体的高度；对待测物体点云数据进行投影处理，得到待测物体的上表面最小外接矩阵；根据待测物体的高度以及上表面最小外接矩阵计算出待测物体的体积。本申请能实时对物体进行体积测量，有效提升物体体积测量效率的同时，还提高了体积测量准确度。
一种接触物体体积测量方法装置电子设备介质

[发明专利]可见光和红外图像融合方法及系统、存储介质及终端-CN202210645682.6在审
发明人：刘晶晶;陈霄翔;范益波;苟傲睿 -专利权人：上海复瞰科技有限公司
申请日： 2022-06-08 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明提供一种可见光和红外图像融合方法及系统、存储介质及终端，包括以下步骤：构建可见光和红外图像融合的真值图像；基于生成对抗网络的生成器生成所述可见光和红外图像融合的融合图像；基于所述真值图像和所述融合图像训练所述生成对抗网络的生成器和鉴别器；基于训练好的生成器实现可见光和红外图像融合。本发明的可见光和红外图像融合方法及系统、存储介质及终端基于生成对抗网络实现可见光和红外图像的融合，有效提升了融合图像的视觉效果。
可见光和红外图像融合方法系统存储介质终端

[发明专利]一种适用于VVC标准的帧内预测的模式选择的快速算法-CN202210432325.1在审
发明人：范益波;苟傲睿;孙鹤鸣 -专利权人：复旦大学
申请日： 2022-04-22 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： H04N19/11 文献下载
摘要：本发明属于视频压缩编解码技术领域，具体为一种适用于VVC标准的帧内预测的模式选择的快速算法。本发明从梯度直方图与帧内模式的映射和空间相关性两个方面来减少VVC标准的编码复杂度从而加快帧内预测速度；首先，通过引入梯度直方图HOG建立帧内65个角度模式和HOG的32个区间的映射关系，对于HOG区间的选择从而对模式进行选择，利用纹理信息与角度模式的关系减少SATD和RDO等耗时操作的可能性；另外，利用空间信息的相关性减低编码的冗余度，参考左面和上面CU的模式作为当前CU的模式的选择参考。通过这两个方面大大加速帧内预测的模式选择过程。
一种适用于 vvc 标准预测模式选择快速算法

[发明专利]一种用于神经网络训练的知识蒸馏算法-CN202111329117.0在审
发明人：范益波;苟傲睿 -专利权人：复旦大学
申请日： 2021-11-10 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明属于神经网络技术领域，具体为一种用于神经网络训练的知识蒸馏算法。本发明知识蒸馏算法，涉及老师模型、学生模型以及特征转换模块；特征转移模块主要包括注意力机制转移模块（AT）和激活信息转移模块（AC）两部分；本发明利用复杂的老师模型通过特征层的激活信息以及注意力机制信息的转移，使简单的学生模型学习到有用的特征信息，从而提升学生模型的性能；在训练过程中，老师参与模型的训练，得到有用特征信息的学生模型不在老师的参与下进行前向推理。利用本发明算法进行图像分类，其Top1错误率和Top5错误率明显低于采用通常方法进行训练得到的图像分类的Top1错误率和Top5错误率。
一种用于神经网络训练知识蒸馏算法