[发明专利]一种基于深度学习的帧内编码优化方法有效
| 申请号： | 201810063644.3 | 申请日： | 2018-01-23 |
| 公开（公告）号： | CN108259897B | 公开（公告）日： | 2021-08-27 |
| 发明（设计）人： | 徐枫;陈建武;肖谋 | 申请（专利权）人： | 北京易智能科技有限公司 |
| 主分类号： | H04N19/103 | 分类号： | H04N19/103;H04N19/126;H04N19/186 |
| 代理公司： | 成都弘毅天承知识产权代理有限公司 51230 | 代理人： | 徐金琼;刘东 |
| 地址： | 100020 北京市朝阳区阜通*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的帧内编码优化方法，涉及视频编码技术领域，在帧内预测之前对输入的视频数据进行纹理分析，对于纹理分析后可以确定预测模式的视频数据直接赋予相应的预测模式，对于模式不确定的视频数据则其放进神经网络中进行预测后再赋予其相应的预测模式，然后得到模式对应的编码，最后通过这些模式编码获得帧内检测后的数据，本发明运用神经网络的方法自适应地选择帧内预测模式，在神经网络准确率较高的情况下，此方法可以在满足编码性能的前提下降低编码复杂度，大大减少编码时间，实现实时编码。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 编码 优化 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的帧内编码优化方法，其特征在于，在帧内预测之前对输入的视频数据进行纹理分析，对于纹理分析后可以确定预测模式的视频数据直接赋予相应的预测模式，对于模式不确定的视频数据则其放进神经网络中进行预测后再赋予其相应的预测模式，然后得到模式对应的编码，最后通过这些模式编码获得帧内检测后的数据。
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北京易智能科技有限公司，未经北京易智能科技有限公司许可，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/patent/201810063644.3/，转载请声明来源钻瓜专利网。
