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[发明专利]一种基于深度学习的行人属性识别方法和系统-CN202010614419.1有效
发明人： 贾川民 -专利权人：北京大学
申请日： 2020-06-30 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本申请提供一种基于深度学习的行人属性识别方法和系统。其中，所述方法包括：对待识别图像进行场景识别，并根据识别结果提取所述待识别图像中的第一场景图像，其中，所述待识别图像的图像内容包含行人；将所述第一场景图像输入预先训练好的场景偏色还原神经网络模型，利用所述场景偏色还原神经网络模型输出与所述第一场景图像对应的非偏色的第二场景图像；计算所述第一场景图像与所述第二场景图像之间的偏色信息；根据所述偏色信息对所述待识别图像进行偏色还原，得到偏色还原后的待识别图像；根据所述偏色还原后的待识别图像进行行人属性识别。本申请技术方案可以进一步解决夜晚霓虹灯光照射下监控视频画面偏色而导致行人属性无法识别或识别错误的问题。
一种基于深度学习行人属性识别方法系统

[发明专利]一种面向非线性纹理的帧内预测方法、设备及介质-CN202110577503.5有效
发明人：马思伟;林凯;张嘉琪;贾川民;李俊儒;王苫社 -专利权人：北京大学
申请日： 2021-05-26 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： H04N19/159 文献下载
摘要：本公开涉及一种面向非线性纹理的帧内预测方法、设备及介质，所述方法用于图像、视频编码领域的帧内预测模块中，所述方法包括：确定当前的帧内预测模式；在所述帧内预测模块中使用包含二次函数的预测建模预测非线性纹理；根据预测非线性纹理的结果导出参考像素的位置，并根据参考像素插值产生预测像素值。本公开解决了图像、视频编解码标准帧内预测模块面向非线性纹理内容的高效预测建模问题。本公开可以生成与原始信号接近的高保真的预测信号，减少预测残差，提升编码效率。
一种面向非线性纹理预测方法设备介质

[发明专利]基于生成模型的人体视频压缩方法、系统-CN202210445390.8有效
发明人：毛琪;王若凡;马思伟;贾川民;王诗淇;王荣刚 -专利权人：中国传媒大学
申请日： 2022-04-26 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： H04N19/136 文献下载
摘要：本发明提供一种基于生成模型的人体视频压缩方法，首先将源视频序列分为关键帧和其他视频帧；将关键帧输入变分自编码器以获取纹理特征向量，并对关键帧和所述其他视频帧进行姿态提取以获取人体姿态关键点序列；再对纹理特征向量进行熵估计与无损算术编码压缩处理以生成纹理特征比特流，并基于人体姿态关键点序列生成姿态特征比特流；而后将对纹理特征比特流和姿态特征比特流进行解码所获取的还原纹理特征和还原姿态关键点序列输入预设的生成模型中，以使生成模型对所述还原纹理特征和还原姿态关键点序列进行重建处理以获取人体重建视频，如此，重建视频具有特征可分析性，使用特征压缩的方法也可以显著提高编码性能，节约传输带宽。
基于生成模型人体视频压缩方法系统

[发明专利]一种基于监控视频的行人属性识别方法和系统-CN202010614464.7有效
发明人： 贾川民 -专利权人：北京大学
申请日： 2020-06-30 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本申请提供一种基于监控视频的行人属性识别方法和系统。其中，所述方法包括：从监控摄像机拍摄的监控视频流中提取原始图像帧，其中，所述原始图像帧的图像内容包含行人；检测所述原始图像帧是否存在偏色；若所述原始图像帧存在偏色，则将所述原始图像帧输入预先训练好的偏色还原神经网络模型，利用所述偏色还原神经网络模型输出与所述原始图像帧对应的校正图像帧；基于所述校正图像帧进行行人属性识别。本申请技术方案可以解决夜晚霓虹灯光照射下监控视频画面偏色而导致行人属性无法识别或识别错误的问题。
一种基于监控视频行人属性识别方法系统

[发明专利]一种串预测编码方法及装置和解码系统-CN202111194923.1在审
发明人：赵利平;林涛;胡珂立;王旭;贾川民;马思伟 -专利权人：绍兴市北大信息技术科创中心
申请日： 2021-10-13 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： H04N19/147 文献下载
摘要：本发明提供了一种串预测编码方法及装置和解码系统，根据串预测模式编解码过程中产生的串预测模式信息来得出串数目，然后根据串数目判断是否进行编解码残差信息。
一种预测编码方法装置解码系统

[发明专利]帧间预测的方法、装置、电子设备及介质-CN202310089995.2有效
发明人：马思伟;林凯;贾川民;王苫社;冯亚楠;周效军;李琳 -专利权人：北京大学;咪咕文化科技有限公司
申请日： 2023-02-09 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： H04N19/503 文献下载
摘要：本申请公开了一种帧间预测的方法、装置、电子设备及介质。本申请中，将参考帧输入到预设的第一时序学习模型中，推理一段时间内时空域的变化规律，并依据此导出初始预测信号；获取参考帧与待编码帧的高维特征，并将高维特征与初始预测信号融合到预设的第二时序学习模型中，得到扩展运动信息；基于扩展运动信息，对初始预测信号调整和增强。通过应用本申请的技术方案，可以实现一种利用第一时序学习模型提取用于表征若干个相邻的参考帧在时空域的变化规律的时域转换特征，导出内在运动信息，并利用第二序学习模型，学习扩展运动信息并以此得到预测帧。从而达到避免相关技术中出现的，采用固有的运动信息进行帧间预测会导致帧间预测的效果不佳的问题。
预测方法装置电子设备介质

[发明专利]一种环路滤波方法及相关装置-CN202211427592.6在审
发明人：孟学苇;贾川民;王苫社;马思伟 -专利权人：鹏城实验室
申请日： 2022-11-15 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： H04N19/82 文献下载
摘要：本申请公开了一种环路滤波方法及相关装置，方法包括对于待滤波视频帧中的每个待滤波像素点，获取所述待滤波像素点所属的目标分类类别，以及获取所述待滤波像素点的参考像素向量，其中，参考像素向量包括局部参考像素和非局部参考像素；根据所述待滤波像素点的参考像素向量及目标分类类别对所述待滤波像素点进行滤波，以得到滤波后视频帧。本申请将待滤波像素点的局部参考像素和非局部参考像素进行融合得到参考像素向量，可以有效提升压缩视频的主客观质量，同时，基于待滤波视频帧的分辨率来确定局部参考像素和非局部参考像素的数量，这样可以根据待滤波视频帧的内容复杂度自适应选取参考像素向量，提高了环路滤波的自适应性。
一种环路滤波方法相关装置

[发明专利]预测编码神经网络权重更新方法及装置-CN202010613236.8有效
发明人：马思伟;林凯;贾川民;王苫社;赵政辉 -专利权人：北京大学
申请日： 2020-06-30 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： H04N19/107 文献下载
摘要：本申请公开了一种预测编码神经网络权重更新方法、装置及介质。本申请适用于基于神经网络的预测编码工具，包括帧内预测、帧间预测、以及预测后的增强等。由于视频前后帧存在的连续性，导致已编码帧与待处理帧在场景、纹理、内容的分布上存在着极高的相似性，因此在已编码数据中挖掘相关信息来调整网络参数可以使得神经网络定制化，十分有利于后续编码过程。另一方面，重构像素在编解码端都易获取，相比于预测像素，重构像素的客观质量更接近于原始像素，因此可以作为标签来反向微调神经网络的参数。
预测编码神经网络权重更新方法装置

[发明专利]融合不同视觉任务的图像处理方法、电子设备及介质-CN202010604780.6有效
发明人：马思伟;黄志勐;贾川民;赵政辉;王苫社 -专利权人：北京大学
申请日： 2020-06-29 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本申请提供一种融合不同视觉任务的图像处理方法、装置、电子设备及介质。方法包括：根据待处理图像的视觉任务类型，提取出图像中针对视觉任务类型的先验知识；利用基础压缩模型对图像进行压缩，得到第一部分码流和残差数据；对残差数据进行预处理；根据先验知识调整预处理后的残差数据，得到目标残差数据，并利用残差压缩模型对目标残差数据进行压缩，得到第二部分码流；对第一部分码流和第二部分码流分别解码再相加，得到输出图像。本方案中，通过一个先验知识来修改图像残差的分布，来实现调整码率分配的目的，给视觉任务关注的区域提供更高质量的编码，最终使得压缩后的图像在不额外消耗码字的情况下，在视觉任务中获得了更高的准确率。
融合不同视觉任务图像处理方法电子设备介质

[发明专利]帧间预测的方法和装置-CN202010330793.9有效
发明人： 贾川民;马思伟;王晶 -专利权人：华为技术有限公司;北京大学
申请日： 2020-04-24 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： H04N19/91 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能领域中的视频编解码技术，提供了一种帧间预测方法，包括：获取预测运动场和运动场残差，所述预测运动场是参考帧的运动场，所述运动场残差的分辨率小于所述参考帧的分辨率；根据所述预测运动场和所述运动场残差生成重建运动场；对所述重建运动场进行上采样生成目标运动场；根据所述目标运动场生成预测帧。由于分辨率较低的运动场残差所含的信息较少，因此，在后续对运动场残差进行熵编码或熵解码的过程中，分辨率较低的运动场残差的熵编码或熵解码的效率更高。此外，上采样能够提高重建运动场的分辨率，从而使预测帧的分辨率与编码图像的分辨率相同。因此，上述方法能够在不影响帧间预测效果的同时提高编码效率和解码效率。
预测方法装置

[发明专利]一种基于图像分割的种子点自适应目标跟踪系统-CN202110611191.5有效
发明人：胡珂立;赵利平;冯晟;范恩;贾川民;马思伟 -专利权人：绍兴市北大信息技术科创中心
申请日： 2021-05-27 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明提出一种基于图像分割的种子点自适应目标自主跟踪系统，该系统在监控区域架设视频采集设备，对采集到的视频数据逐帧处理，首先对图像进行预处理，提取区域极小值和极大值点，然后依极小值和极大值点集进行图像分割，进而依帧间区域双向匹配规则，构建连续多帧种子点短时轨迹，以被跟踪目标的高鲁棒种子点为参考，构建各种子点短时轨迹映射图，通过计算高鲁棒种子点附近区域种子点短时轨迹与高鲁棒种子点轨迹的匹配度，将匹配度高的种子点加入目标种子点集，以实现种子点自适应更新，避免因区域帧间跳变造成种子点匹配失败，进而导致跟踪失败的问题。
一种基于图像分割种子自适应目标跟踪系统

[发明专利]基于深度学习的端到端视频压缩方法、系统及存储介质-CN202010104772.5有效
发明人：马思伟;贾川民;赵政辉;王苫社 -专利权人：北京大学
申请日： 2020-02-20 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： H04N19/147 文献下载
摘要：本申请实施例中提供了一种基于深度学习的端到端视频压缩方法、系统及存储介质，本申请的基于深度学习的端到端视频压缩方法通过将目标视频分为多个图像组；然后对图像组中的关键帧进行端到端帧内编码得到关键帧编码；关键帧编码通过环路滤波网络进行重建后得到关键帧重建帧；其次，基于关键帧重建帧对图像组中的非关键帧进行端到端帧间编码得到非关键帧编码；最后，非关键帧编码通过环路滤波网络进行重建后得到非关键帧重建帧。本申请采用与传统采用的视频压缩编码器相比，可以实现端到端全局优化视频编码器，在低码率下能够取得较好的编码性能。解决了如何利用深度神经网络实现端到端视频编码的同时保证较好的率失真性能的问题。
基于深度学习端视压缩方法系统存储介质

[发明专利]编码方法和装置-CN202110169583.0在审
发明人： 贾川民;马思伟;王晶 -专利权人：华为技术有限公司;北京大学
申请日： 2021-02-07 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： H04N19/109 文献下载
摘要：本申请提供了编码方法和装置。涉及基于人工智能(AI)的视频或图像压缩技术领域领域，具体涉及基于神经网络的视频压缩技术领域。该方法包括：获取当前图像的帧间预测图像，所述当前图像不是视频序列的首帧图像；将所述帧间预测图像输入预测细化网络得到增强的帧间预测图像；根据所述增强的帧间预测图像获取所述当前图像的重建图像。本申请能够提高编码效率。
编码方法装置

[发明专利]一种基于神经网络的图像编解码方法、装置、存储介质及终端-CN202110287649.6有效
发明人： 贾川民;马思伟;葛子卿;王苫社 -专利权人：北京大学
申请日： 2021-03-17 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： H04N19/119 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的图像编解码方法、装置、存储介质及终端，该方法包括：获取并预处理待编码的目标图像，生成多个子块；将多个子块输入编码子网络中，生成特征图；初始化预先设定的拉格朗日因子集合；接收输入的目标码率，并基于目标码率从拉格朗日因子集合中确定出目标拉格朗日因子；将特征图与目标拉格朗日因子输入自适应量化子网络中，生成监督量化后的特征图；将监督量化后的特征图输入高斯编码器中熵编码后生成目标码流，并将目标码率发送至解码端。因此，采用本申请实施例，可以拓宽单模型的码率范围，实现单模型可控码率图像编解码，从而极大程度上减小了硬件负载程度。
一种基于神经网络图像解码方法装置存储介质终端

[发明专利]一种人脸图像压缩方法和系统-CN202210013946.6在审
发明人： 贾川民;张悦枫;马思伟;王苫社 -专利权人：北京大学
申请日： 2022-01-06 - 公布日： 2022-05-20 - 主分类号： G06T9/00 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种图像压缩方法和系统，所述方法包括：从原始人脸图像输入风格编码器和内容编码器，以提取风格特征和结构特征；分别进行概率估计和熵编码，得到风格特征对应的风格编码比特流和结构特征对应的结构编码比特流，输入解码器和多任务分析网络；解码器对所述风格编码比特流和结构编码比特流的图像进行重建，输出重建图；多任务分析网络对所述风格编码比特流和结构编码比特流进行语义理解分析，输出图像的语义信息。在极高压缩效率的情况下，保持重建图像的高主观视觉评价质量，并且节省解码时间与资源开销。
一种图像压缩方法系统

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