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]3D环境中的内容回放和修改-CN202180076652.1在审
  • T·L·卡塞拉;Y·周;M·努尔卡米;D·J·艾迪 - 苹果公司
  • 2021-08-10 - 2023-07-18 - G11B27/32
  • 本文所公开的各种具体实施包括在三维(3D)环境内呈现应用程序内容的回放的设备、系统和方法。示例性过程在3D环境内呈现包括由该应用程序提供的应用程序内容的场景的第一视图集。在该应用程序的执行期间从第一视点集提供该第一视图集。该过程基于录制程序状态信息和根据用户交互所确定的该应用程序内容的变化来录制该应用程序的执行,并且呈现包括基于录像而在该3D环境内回放该应用程序内容的第二视图集。从不同于该第一视点集的第二视点集提供该第二视图集。
  • 环境中的内容回放修改
  • [发明专利]用于扩展现实视频编码的自适应量化矩阵-CN202211030558.5在审
  • Y·周 - 苹果公司
  • 2022-08-26 - 2023-03-03 - H04N19/124
  • 本公开涉及用于扩展现实视频编码的自适应量化矩阵。对扩展现实(XR)视频帧进行编码可包括:获得包括背景图像和虚拟对象的XR视频帧;从图像渲染器获得该背景图像的第一区域,该虚拟对象覆盖在该第一区域上;将该XR视频帧划分为虚拟区域和真实区域,其中该虚拟区域包括该背景图像的该第一区域和该虚拟对象,该真实区域包括该背景图像的第二区域;基于与虚拟区域相关联的初始量化参数为该虚拟区域确定对应的第一量化参数;基于与真实区域相关联的初始量化参数为该真实区域确定对应的第二量化参数;以及基于该对应的第一量化参数对该虚拟区域进行编码,并且基于该对应的第二量化参数对该真实区域进行编码。
  • 用于扩展现实视频编码自适应量化矩阵
  • [发明专利]选择运动向量精度-CN201910433166.5有效
  • G·J·沙利文;Y·周;李明杰;C-L·林 - 微软技术许可有限责任公司
  • 2014-12-19 - 2022-10-14 - H04N19/109
  • 提出了在视频编码期间选择运动向量(“MV”)精度的方法。这些方法可以便于在率失真性能和/或计算效率方面有效的压缩。例如,视频编码器从多个MV精度中确定针对视频的单位的MV精度,其包括一个或多个分数样本MV精度和整数样本MV精度。视频编码器可以识别具有分数样本MV精度的一组MV值,然后至少部分地基于分数部分为零的MV值(该组内)的流行,选择针对单位的MV精度。或者,视频编码器可以执行率失真分析,其中率失真分析朝向整数样本MV精度偏置。或者,视频编码器可以收集关于视频的信息,并至少部分地基于收集到的信息选择针对所述单位的MV精度。
  • 选择运动向量精度
  • [发明专利]选择运动向量精度-CN201910433376.4有效
  • G·J·沙利文;Y·周;李明杰;C-L·林 - 微软技术许可有限责任公司
  • 2014-12-19 - 2022-10-14 - H04N19/109
  • 提出了在视频编码期间选择运动向量(“MV”)精度的方法。这些方法可以便于在率失真性能和/或计算效率方面有效的压缩。例如,视频编码器从多个MV精度中确定针对视频的单位的MV精度,其包括一个或多个分数样本MV精度和整数样本MV精度。视频编码器可以识别具有分数样本MV精度的一组MV值,然后至少部分地基于分数部分为零的MV值(该组内)的流行,选择针对单位的MV精度。或者,视频编码器可以执行率失真分析,其中率失真分析朝向整数样本MV精度偏置。或者,视频编码器可以收集关于视频的信息,并至少部分地基于收集到的信息选择针对所述单位的MV精度。
  • 选择运动向量精度
  • [发明专利]选择运动向量精度-CN201910451602.1有效
  • G·J·沙利文;Y·周;李明杰;C-L·林 - 微软技术许可有限责任公司
  • 2014-12-19 - 2022-10-14 - H04N19/109
  • 提出了在视频编码期间选择运动向量(“MV”)精度的方法。这些方法可以便于在率失真性能和/或计算效率方面有效的压缩。例如,视频编码器从多个MV精度中确定针对视频的单位的MV精度,其包括一个或多个分数样本MV精度和整数样本MV精度。视频编码器可以识别具有分数样本MV精度的一组MV值,然后至少部分地基于分数部分为零的MV值(该组内)的流行,选择针对单位的MV精度。或者,视频编码器可以执行率失真分析,其中率失真分析朝向整数样本MV精度偏置。或者,视频编码器可以收集关于视频的信息,并至少部分地基于收集到的信息选择针对所述单位的MV精度。
  • 选择运动向量精度

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