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[发明专利]解码视频信号的方法-CN201710475194.4有效
发明人：李培根;权载哲;金柱英 -专利权人：株式会社KT
申请日： 2012-10-17 - 公布日： 2019-08-16 - 主分类号： H04N19/122 文献下载
摘要：公开了一种解码视频信号的方法，包括：获取当前块的帧内预测模式，针对当前块的亮度分量和色度分量中的每一个获取帧内预测模式；获取与当前块有关的残差系数；通过对残差系数进行逆量化来获取经逆量化的残差系数；在多个变换候选集中确定与当前块有关的变换候选集基于用于指定与当前块有关的变换模式的变换模式索引，根据确定的变换候选集来确定与当前块有关的变换模式，针对当前块的亮度分量和色度分量中的每一个用信号发送变换模式索引；基于所确定的变换模式，根据经逆量化的残差系数来获取当前块的残差样本；基于帧内预测模式获取当前块的预测样本；通过使用残差样本和预测样本来重构当前块。
解码视频信号方法

[发明专利]用于对视频数据进行编码的方法和设备，及用于对视频数据进行解码的方法和设备-CN200680017852.5有效
发明人：陈颖;翟杰夫;高奎;谢凯 -专利权人：汤姆森许可贸易公司
申请日： 2006-05-03 - 公布日： 2008-05-14 - 主分类号： H04N7/26 文献下载
摘要：基于H.264/AVC的可扩展视频编码(SVC)使用运动补偿，运动补偿导致运动向量和残差画面。为了优化对增强层的残差画面的编码，可以根据基本层对其进行预测。这需要复杂的编码器和解码器。提供了简化的残差预测技术，其关注于在优化编码效率的同时降低对空间可扩展的增强层的编码和解码的复杂度。一种用于对包含高通帧和低通帧的视频数据进行编码的方法包括步骤：对低通帧进行编码，其中可以使用残差预测(ORP)；将高通帧分裂成两个交错的帧组；对所述帧组的第一帧组中的帧进行编码，其中可以使用残差预测；以及使用无残差预测
用于视频数据进行编码方法设备解码

[发明专利]解码视频信号的方法-CN201710475763.5有效
发明人：李培根;权载哲;金柱英 -专利权人：株式会社KT
申请日： 2012-10-17 - 公布日： 2019-08-16 - 主分类号： H04N19/122 文献下载
摘要：公开了一种解码视频信号的方法，包括：获取与当前块有关的残差系数；通过对残差系数进行逆量化来获取经逆量化的残差系数；在多个变换候选集中确定与当前块有关的变换候选集；基于用于指定与当前块有关的变换模式的变换模式索引，根据确定的变换候选集来确定与当前块有关的变换模式，针对当前块的亮度分量和色度分量中的每一个用信号发送变换模式索引；基于所确定的变换模式，根据经逆量化的残差系数来获取当前块的残差样本；通过对当前块执行帧内预测来获取当前块的预测样本，通过使用与当前块相邻的重构块来执行帧内预测；通过使用残差样本和预测样本来重构当前块。
解码视频信号方法

[发明专利]带宽压缩中的预测方法-CN201811260555.4有效
发明人：田林海;岳庆冬;李雯 -专利权人：西安科锐盛创新科技有限公司
申请日： 2018-10-26 - 公布日： 2021-05-07 - 主分类号： H04N19/103 文献下载
摘要：本发明涉及一种带宽压缩中的预测方法，包括：将图像分成大小为m×n的多个MB；其中，m、n分别为每个所述MB的行分辨率、列分辨率；采用自适应纹理渐变预测方法对所述多个MB进行预测以获取第一残差主观和；采用双向跳块扫描多方向预测方法对所述多个MB进行预测以获取第二残差主观和；比较所述第一残差主观和与第二残差主观和的大小以选择最终的预测方法。本发明提供的带宽压缩中的预测方法，以自适应纹理渐变预测方法与双向跳块扫描多方向预测方法为基础，通过预测选择算法可以选择出最优的一种预测方法，对于复杂纹理图像进一步优化了预测效果。
带宽压缩中的预测方法

[发明专利]带宽压缩矩阵量化和反量化方法-CN201811261716.1在审
发明人：张莹;冉文方;罗瑜 -专利权人：西安科锐盛创新科技有限公司
申请日： 2018-10-26 - 公布日： 2019-04-09 - 主分类号： H04N19/103 文献下载
摘要：本发明涉及一种带宽压缩矩阵量化和反量化方法，该量化方法包括：获取图像宏模块各像素预测残差；根据所述预测残差获取残差分布类型；根据所述残差分布类型获取量化矩阵；根据所述量化矩阵对所述预测残差进行量化。
带宽压缩矩阵量化反量化量化残差分布量化矩阵预测残差获取图像量化参数图像损失像素预测比特数宏模块像素级残差传输恢复

[发明专利]视频图像块的编码、解码、重构方法及系统-CN201010232105.1有效
发明人：高文;赵欣;张莉;马思伟 -专利权人：北京大学
申请日： 2010-07-15 - 公布日： 2010-11-24 - 主分类号： H04N7/26 文献下载
摘要：其中，编码方法包括：选择预测模式，根据图像块周围已经重构的像素生成预测块；计算图像块和预测块对应像素之间的差值，得到残差值，所有残差值组成一个残差块；从一组待选的残差值的重排列顺序中，选择至少一个残差值的排列顺序，对残差块内的残差值进行重新排序；选择变换函数对重排序之后的残差块进行变换，得到残差块的变换系数表示，并进行变换系数扫描，量化，熵编码。本发明通过在空域对残差块内的残差采样值进行重排序，使得不同模式的残差统计特性近似相同，从而可以仅使用少量的变换函数实现与模式相关变换近似的性能，同时降低了编解码器的存储复杂度。
视频图像编码解码方法系统

[发明专利]分布式残差提升算法、装置、计算机设备和存储介质-CN202111322791.6在审
发明人：张云鹤;黄又钢 -专利权人：张云鹤
申请日： 2021-11-09 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06Q40/02 文献下载
摘要：本发明提供一种分布式残差提升算法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：将训练样本输入逻辑回归模型进行训练，得到目标逻辑回归模型；根据所述目标逻辑回归模型，获取样本预测值和样本残差；将所述样本预测值作为机器学习模型的初始条件，并根据所述机器学习模型对所述样本残差进行迭代训练，得到目标机器学习模型；根据所述目标逻辑回归模型输出的样本预测值和所述目标机器学习模型输出的残差预测值，得到所述分布式残差提升算法输出的样本目标预测值。
分布式提升算法装置计算机设备存储介质

[发明专利]水质实时监测方法、装置及可读存储介质-CN201911238774.7在审
发明人：靳军涛;石艳春;刘洪 -专利权人：中广核环保产业有限公司
申请日： 2019-12-05 - 公布日： 2021-06-08 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开一种公开了一种水质实时监测方法、装置及可读存储介质，其中方法包括：构建水质预测模型，根据选取的n项水质参数的历史检测数据对水质预测模型进行训练；统计各时刻的水质预测模型的预测值和对应时刻的检测值的残差并确定无水质异常工况下的残差阈值；实时判断当前时刻的预测值和检测值的残差是否超出残差阈值，如果超过残差阈值，则将该时刻的检测值划分为异常值，如果没有超过残差阈值，则将该时刻的检测值划分为正常值；根据当前时刻的检测值的划分结果以及前一时刻的对应水质参数条件下的事故发生概率计算当前时刻对应水质参数条件下的事故发生概率本发明能够实时监测用户水质并预测水质事故概率，以支撑用水终端水质指标合格。
水质实时监测方法装置可读存储介质

[发明专利]用于混合语音合成的方法、设备及系统-CN201980087069.3在审
发明人： A·穆斯塔法;A·比斯瓦斯 -专利权人：杜比国际公司
申请日： 2019-12-20 - 公布日： 2021-08-20 - 主分类号： G10L19/08 文献下载
摘要：一种对原始语音信号进行解码以用于混合对抗参数语音合成的方法，所述方法包括：(a)接收通过对原始语音信号应用线性预测编码分析滤波所估计的经量化原始线性预测编码参数及所述原始语音信号的残差的经量化压缩表示；(b)对所述原始线性预测编码参数及所述残差的所述压缩表示进行去量化；(c)将所述残差的所述经去量化压缩表示输入到生成器的解码器部分，以应用从压缩残差域到伪(第一)信号域的对抗映射；(d)由所述生成器的所述解码器部分输出伪语音信号；(e)对所述伪语音信号应用线性预测编码分析滤波以获得对应的伪残差；(f)通过对所述伪残差及所述经去量化原始线性预测编码分析参数应用线性预测编码交叉合成滤波来重建所述原始语音信号。
用于混合语音合成方法设备系统

[发明专利]基于人工神经网络克里金插值的森林土壤养分的空间预测方法-CN201810916677.8有效
发明人：陈琳;任春颖;张柏;王宗明 -专利权人：中国科学院东北地理与农业生态研究所
申请日： 2018-08-13 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： G01N33/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人工神经网络克里金插值的森林土壤养分的空间预测方法，包括以下步骤：获取环境因子栅格数据；计算得到基于多层感知器神经网络的森林土壤养分空间分布图；进行实测养分值与预测值之间的残差计算；对神经网络预测残差进行分析和检验；进行残差的半方差计算及半方差函数定的模型模拟，得到各模型类型及参数；得到的半方差模型参数，对残差进行普通克里金插值，得到神经网络预测残差的空间分布；将基于多层感知器神经网络的森林土壤养分栅格与预测残差的栅格相加得到基于人工神经网络克里金插值的森林土壤养分空间分布图本发明所得预测精度较仅使用多层感知器神经网络模型或普通克里金插值方法的精度均有显著提高。
基于人工神经网络克里金插值森林土壤养分空间预测方法

[发明专利]基于残差思想的钢卷仓储吞吐时间序列预测方法及系统-CN201910593907.6在审
发明人：安程治;李锐;段强 -专利权人：山东浪潮人工智能研究院有限公司
申请日： 2019-07-03 - 公布日： 2019-10-01 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于残差思想的钢卷仓储吞吐时间序列预测方法及系统，属于时间序列预测领域，本发明要解决的技术问题为如何防止分解出的余项即残差项类似于噪声具有较强的随机性，来提升对未来钢卷吞吐量预测的准确性，采用的技术方案为：①该方法的具体步骤如下：S1、建立钢卷出入库的时间序列数据库；S2、分解时间序列；S3、拟合多项式；S4、拟合残差项；S5、预测数据：对趋势数据、周期数据和残差数据进行相加复原出要预测时间段内的时间序列②一种基于残差思想的钢卷仓储吞吐时间序列预测系统，该系统包括，钢卷出入库的时间序列数据库建立单元、时间序列分解单元、多项式拟合单元、残差项拟合单元及数据预测单元。
残差钢卷时间序列预测时间序列数据库时间序列仓储出入库拟合多项式拟合单元随机性时间序列分解数据预测单元分解残差数据建立单元拟合单元趋势数据预测数据周期数据时间段预测吞吐量复原相加噪声

[发明专利]深度图像的编解码方法和编解码装置-CN201310010168.6有效
发明人：郑萧桢 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2013-01-10 - 公布日： 2013-04-24 - 主分类号： H04N7/26 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种深度图像的编解码方法和编解码装置，编码方法包括：获取深度图像的当前图像块的帧内预测模式；确定帧内预测模式是否属于预设的帧内预测模式集合；若属于，则采用预设的帧内预测方法对当前图像块进行编码处理，获取当前图像块的残差，预设的帧内预测方法包括第一帧内预测方法，将当前图像块的像素均值与当前图像块的预测数据的像素均值作差，得到当前图像块的残差，因此，采用预设的帧内预测方法对当前图像块进行编码处理，即只需对一个残差进行编码处理，相应地，解码端只需对残差进行解码处理，因此，可以提高编解码处理效率。
深度图像解码方法装置

[发明专利]一种基于FEEMD分解时间序列的数据预测方法-CN201910722929.8在审
发明人：孔祥玉;郭家良;李闯;邓泽强;田龙飞;屈璐瑶;胡天宇 -专利权人：天津大学
申请日： 2019-08-06 - 公布日： 2019-12-20 - 主分类号： G06F17/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于FEEMD分解时间序列的数据预测方法，建立ELM预测模型，并融合杜鹃搜索算法对ELM预测模型进行优化；采用FEEMD算法将历史数据时间序列分解为本征模函数分量和残差分量；采用变分模态分解方法对本征模函数分量和残差分量中的实数值信号进行分解；将变分模态分解得出的结果作为ELM预测模型的输入，来求取本征模函数分量和残差分量的预测值；叠加本征模函数分量和残差分量的预测值得到最终的预测值。本发明采用杜鹃搜索算法对ELM预测模型进行优化，实现了快速准确的数据预测。
预测模型残差本征模函数分量分解数据预测搜索算法分模预测杜鹃时间序列分解实数值信号历史数据时间序列模函数算法叠加优化融合

[发明专利]一种卫星钟差组合预测方法-CN202211542392.5在审
发明人：李慧;李南;崔喜萌;彭文真;李亮 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2022-12-03 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种卫星钟差组合预测方法，包括：步骤1、收集精密卫星钟差数据，并进行数据预处理；步骤2、采用多项式模型拟合卫星钟差，获取卫星钟差的拟合残差；步骤3、采用短时傅里叶变换方法提取卫星钟差显著周期项；步骤4、利用显著周期项构建谱分析模型，提取模型拟合残差；步骤5、利用ARIMA模型对谱分析模型拟合残差进行建模；步骤6、将根据谱分析模型得到的卫星钟差预测结果和ARIMA模型得到的卫星钟差预测结果相加，获得最终的预测卫星钟差。本发明更为充分的考虑了时变周期和非平稳噪声对卫星钟差预测的影响，获得更加准确的预测卫星钟差。
一种卫星组合预测方法

[发明专利]一种闸机通行时间预测方法及装置-CN202010614071.6在审
发明人：靳守杰;李海玉;杨壁贤;吕定胜;张聪;黎志华 -专利权人：广州地铁集团有限公司
申请日： 2020-06-30 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种闸机通行时间预测方法及装置，所述方法包括以下步骤：获取当前进入闸机的行人的红外信息序列；获取预设的行人红外序列模型；使用残差鉴别法鉴别所述红外信息序列与所述不同行人类型对应的红外预测序列之间的残差，判断所述残差是否超出预定阈值；若所述红外信息序列与其中一个所述红外预测序列的残差低于所述预定阈值，则通过改进平方根无迹卡尔曼滤波算法将所述红外信息序列与所述红外预测序列进行融合，以完成行人通行时间的预测；若所述红外信息序列与所有所述红外预测序列的残差均高于所述预定阈值，则采用模糊控制算法完成行人通行时间的预测。
一种通行时间预测方法装置