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
专利下载VIP
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
更多 »
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
更多 »
钻瓜专利网为您找到相关结果781812个,建议您升级VIP下载更多相关专利
  • [发明专利]一种用于视频压缩的预测方法-CN201811260580.2在审
  • 冉文方;李雯 - 西安科锐盛创新科技有限公司
  • 2018-10-26 - 2020-05-05 - H04N19/50
  • 本发明涉及一种用于视频压缩的预测方法,包括:将图像分为相同大小的多个MB,选取一个MB为当前MB;通过基于像素级单分量参考的预测方法对所述当前MB进行预测,获得所述当前MB的第一预测;通过基于非距采样的自适应纹理渐变的预测方法对所述当前MB进行预测,获得所述当前MB的第二预测;根据所述第一预测和所述第二预测选取最终预测。本发明通过预测选择算法在基于像素级单分量参考的预测方法和基于非距采样的自适应纹理渐变的预测方法中选择最优的预测方法,对于复杂纹理图像能够进一步优化预测效果。
  • 一种用于视频压缩预测方法
  • [发明专利]一种视频压缩的预测方法-CN201811261672.2在审
  • 田林海;李雯;岳庆冬 - 西安科锐盛创新科技有限公司
  • 2018-10-26 - 2020-05-05 - H04N19/103
  • 本发明涉及一种视频压缩的预测方法,包括:将图像分为相同大小的多个MB,选取一个MB作为当前MB;通过基于像素级多分量参考的预测方法对所述当前MB进行预测,获得所述当前MB的第一预测;通过基于拐点采样的自适应纹理渐变的预测方法对所述当前MB进行预测,获得所述当前MB的第二预测;根据所述第一预测和所述第二预测选取所述当前MB的最终预测。本发明通过预测选择算法在基于像素级多分量参考的预测方法和基于拐点采样的自适应纹理渐变的预测方法中选择最优的预测方法,对于复杂纹理图像能够进一步优化预测效果。
  • 一种视频压缩预测方法
  • [发明专利]基于预测自适应调整的视频编码系统-CN201010203917.3有效
  • 宋利;骆政屹;郑世宝 - 上海交通大学
  • 2010-06-18 - 2010-10-06 - H04N7/50
  • 一种图像处理技术领域的基于预测自适应调整的视频编码系统,包括:输入模块、图像预测模块、预测差生成模块、变换模块、熵编码模块、反量化与反变换模块、图像重建模块、经典DCT域JND模块、JND域值转换模块、预测自适应调整模块和输出模块,其中:所述的预测自适应调整模块,包括:量化前调整子模块和量化子模块,或者是:所述的预测自适应调整模块,包括:量化前调整子模块、量化子模块和量化后调整子模块,或者是:所述的预测自适应调整模块,包括:量化子模块和量化后调整子模块。本发明能在H.264变换域根据视觉特性自适应、精细地调整预测,从而可以为图像各部分更合理地分配码字。
  • 基于预测自适应调整视频编码系统
  • [发明专利]用于多层视频编码和解码的方法和设备-CN200580041621.3无效
  • 韩宇镇;车尚昌;河昊振 - 三星电子株式会社
  • 2005-11-18 - 2007-11-07 - H04N7/24
  • 提供了视频压缩方法,并更具体地,提供了有效消除视频帧内的冗余度的预测方法、以及利用该预测方法的视频压缩方法和设备。提供了一种用于基于多层结构编码视频的方法,包括:利用当前帧内编码块的相邻帧内编码块的图像,对该当前帧内编码块执行帧内预测,以获得预测;利用与该当前帧内编码块对应的底层区域的图像,对该当前帧内编码块执行预测,以获得预测;选择所述两种预测之中的提供较高编码效率的预测;和对所选择的预测进行编码。
  • 用于多层视频编码解码方法设备
  • [发明专利]一种光伏发电预测方法、装置、设备及存储介质-CN202111655630.9在审
  • 段强;李锐;张晖 - 山东浪潮科学研究院有限公司
  • 2021-12-30 - 2022-04-12 - G06F30/20
  • 本发明提供一种基于修正时间序列的光伏发电预测方法及装置。针对光伏发电系统的电量预测,使用历史天气数据结合光伏发电设备的历史数据,建立两个模型:时间序列预测模型和回归模型。其中时间序列模型对历史发电量数据进行分解和预测,通过历史发电量产生新发电量;预测模型以历史的天气数据为特征,对历史发电量与时间序列模型预测的发电量的进行回归建模,通过学习历史天气数据与发电量预测的关系,使用新天气特征预测,并与时间序列预测的发电量相加产生最终预测结果。该方法利用历史特征和结果,融合两个模型进行预测,解决了现有模型单独依靠历史特征进行预测的数据利用不充分和预测偏差较大的问题。
  • 一种发电预测方法装置设备存储介质

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

400-8765-105周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top