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]资源可分级解码-CN02813469.9无效
  • 彭少敏;C·C·A·M·范宗;钟准 - 皇家菲利浦电子有限公司
  • 2002-06-28 - 2004-08-18 - H04N7/26
  • 复杂性可分级解码系统和方法。该系统包括:具有多个功能块的解码,用于对压缩视频数据解码解码还包括多个分级功能,可以有选择地减少至少一个功能块的复杂性。本地资源控制器用于为解码生成分级规则,其中,为响应来自系统资源管理的复杂性请求而选择一个分级规则,再者,分级规则是从本地资源控制可用的多个预先确定的规则中进行选择。在查询表中查找预先确定的分级规则,而查询表是在脱机状态下设计的。
  • 资源分级解码
  • [发明专利]一种VP9解码并行流水线任务划分方法-CN201710010859.4有效
  • 秦华标;陈伍 - 华南理工大学
  • 2017-01-06 - 2020-06-19 - H04N19/156
  • 本发明公开了一种VP9解码并行流水线任务划分方法,该方法根据分级流水线机制来改进目前的VP9解码方案。先对VP9解码编码树单元需要的熵解码、反量化、反变换、帧内预测、帧间预测、去块滤波以及像素自适应补偿过程进行测量,根据各个过程模块中热点函数运行时间计算模块所占解码时间比例,再将上述控制单元和工作单元按照分级流水线的工作方式交由各个工作单元并行执行得到改进的VP9解码方案。本发明可以更好地保证解码在执行的过程中每一个模块之间的流水运行,减少空闲等待,从而提高了解码的运行效率。
  • 一种vp9解码器并行流水线任务划分方法
  • [发明专利]一种基于级联解码的表格结构识别方法-CN202310389028.8在审
  • 刘英莉;张广涛;郑剑锋;沈韬 - 昆明理工大学
  • 2023-04-12 - 2023-08-04 - G06V30/412
  • 本发明涉及一种基于级联解码的表格结构识别方法,属于半结构化文本生成技术领域。首先将表格图像输入到编码进行编码,用以捕获所输入表格图像的视觉特征;然后将编码结果分别输入到行解码和单元格解码中;其中,首先将编码结果单独输入到行解码解码得到表头、表体、行等标记;再将编码结果与行解码解码结果输入单元格解码解码得到单元格标记以及单元格行列跨度属性;最后将两种解码解码结果融合得到相应表格图像的结构化HTML序列表示。本发明将编码结果分别在行、单元格两个层面上进行解码分级解码结构保证每个解码不会生成较长的HTML序列,解决了生成较长序列时的错误累计问题,能够更准确的识别表格结构信息。
  • 一种基于级联解码表格结构识别方法
  • [发明专利]一种视频解码装置和方法-CN200810114268.2有效
  • 纪雯;陈益强;张绘国;陈磊;刑云冰 - 中国科学院计算技术研究所
  • 2008-06-02 - 2008-10-15 - H04N7/26
  • 本发明根据视频内宏块特性使解码的各个模块分级处理视频流。首先输入视频比特流,根据各个视频宏块对视频质量的影响程度不同对比特流的特征信息进行提取,确定宏块的处理档次;感知目前设备的工作状态;然后根据宏块的处理档次、设备的工作状态和多个功能模块的代价函数选择后续视频解码模块的处理级别本发明可以使解码工作在不同的功耗等级下,即提供不同功耗下的视频解码,使解码具有功耗可分级的功能,并且在每个功耗等级下能够获得最好的视频重建质量。
  • 一种视频解码装置方法
  • [发明专利]一种基于RGB-D多通道信息融合的显著性检测方法-CN202210973847.2在审
  • 王寄神;曾雨舟 - 安徽大学
  • 2022-08-15 - 2022-11-04 - G06V20/10
  • 本发明公开一种基于RGB‑D多通道信息融合的显著性检测方法,包括以下步骤:获取训练模型数据集、数据预处理、网络模型训练、编码提取特征、跨模态特征融合、解码解码和生成显著性检测结果;本发明在通用的RGB‑D显著性检测基础上,加入RGB‑D融合模块,提取RGB‑D之间的联系特征,并对普通的解码进行优化,采用部分级联的方式,将彩色图像特征,深度图像特征和显著性图像特征,解码组合生成显著性预测图,对传统的SOD进行改进,RGB‑D融合模块能有效的将深度特征和RGB特征联系起来,增强对模糊前景背景边界的分离特征,部分级解码可以有效的去除后三层编码网络提取特征中的干扰信息,使显著性图更加清晰。
  • 一种基于rgb通道信息融合显著检测方法

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