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]图像处理设备和方法-CN201910661689.5有效
  • 佐藤数史 - 索尼公司
  • 2011-03-11 - 2021-08-24 - H04N19/13
  • 根据本公开的图像处理设备包括:码数分配单元,配置成根据图像的运动特征,控制将码数分配给预测运动信息的方式;以及预测运动生成单元,配置成使用作为待处理的当前区域的外围区域的运动信息的外围运动信息来生成区域的预测运动信息,并且依据由码数分配单元已决定的分配码数的方式,将码数分配给已生成的预测运动信息。
  • 图像处理设备方法
  • [发明专利]图像处理设备和方法-CN201080010021.1无效
  • 佐藤数史 - 索尼公司
  • 2010-02-25 - 2012-02-01 - H04N7/32
  • 公开了能够抑制压缩信息的增加并且还能够提高预测精度的图像处理设备和方法。精度标志生成单元(93)将来自当前运动精度确定单元(91)的当前块的运动信息的精度参数与来自相邻运动精度确定单元(92)的相邻块的运动信息的精度参数相比较,并且生成指示当前块的运动信息的精度与相邻块的运动信息的精度是一致还是不同的精度标志在最优帧间预测模式中的预测图像已由预测图像选择单元(77)选择的情况中,该精度标志与运动信息mvdE等一起被输出给无损编码单元(66)并被编码。
  • 图像处理设备方法
  • [发明专利]编码单元的局部运动推导的方法-CN201611016484.4在审
  • 林建良;蔡玉宝;雷少民 - 寰发股份有限公司
  • 2011-04-11 - 2017-08-18 - H04N19/56
  • 本发明揭露一种在译码单元的视频译码中执行局部运动推导的方法及装置,其中,上述方法包含将上述译码单元分割为多个子译码单元进行处理;对每一上述子译码单元执行运动预测,其中上述对每一上述子译码单元执行运动预测的步骤包含通过利用至少一其他子译码/译码单元的至少一运动,获得特定子译码单元的一运动;以及通过利用不同于获得上述特定子译码单元的运动所使用的运动的至少一运动,获得上述译码单元的另一子译码单元的运动;以及依据上述特定子译码单元的上述运动,对上述特定子译码单元执行运动补偿。本发明的优势在于编码器与解码器可适当地执行局部运动推导。
  • 编码单元局部运动向量推导方法
  • [发明专利]考虑到块之间相关性的估计运动的装置及其方法-CN200410061607.7有效
  • 李圣熙;权五宰 - 三星电子株式会社
  • 2004-06-23 - 2005-02-09 - H04N7/32
  • 一种考虑了块之间相关性的运动估计装置与方法。该运动装置包括:完全搜索单元,用来将当前帧/场分割为预定大小的块,并通过完全搜索算法来估计每个块的任意运动;候选运动估计单元,用来通过对当前块应用块匹配算法(BMA)来计算多个运动预测误差值,并从低于预定阈值的运动预测误差值来估计候选运动运动补偿单元,用来计算各个候选运动与相邻块的运动之间的相关性,并根据所计算的相关性,将候选运动之一补偿给当前块的最终运动。通过考虑块之间相关性来估计当前块的运动,可以提供没有块假象的图像。
  • 考虑到之间相关性估计运动装置及其方法
  • [发明专利]运动信息预测模型训练方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210118417.2在审
  • 沈师达 - 北京三快在线科技有限公司
  • 2022-02-08 - 2022-06-10 - G06K9/62
  • 本申请提供了一种运动信息预测模型方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:获取样本运动物体前后两个时刻的运动信息;将前一时刻的运动信息进行编码,得到前一时刻对应的运动,并将后一时刻的运动信息进行编码,得到后一时刻对应的运动;将前一时刻对应的运动作为输入,后一时刻对应的运动作为输出,对待训练的运动信息预测模型进行训练;当从运动信息预测模型输出的运动与后一时刻对应的运动之间的距离小于预设距离时,确定运动信息预测模型所包括的各层感知神经网络对应的权重和偏置系数,得到训练后的运动信息预测模型。本申请中,运动信息预测模型所包括的多层感知神经网络对应的权重和偏置系数的准确度较高。
  • 运动信息预测模型训练方法装置电子设备存储介质

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