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]一种基于失真测量的HEVC码率控制模型参数更新算法-CN201510191967.7有效
  • 郑明魁;苏凯雄;杨秀芝;叶宇煌;黄博 - 福州大学
  • 2015-04-22 - 2017-11-17 - H04N19/147
  • 本发明公开了一种基于失真测量的HEVC码率控制模型参数更新算法,本算法使用最小均方误差LMS方法迭代计算码率控制模型的α参数和β参数,设D表示经过压缩编码后的视频失真;R表示压缩后的码率,C和K是和视频序列特性相关的模型参数;C参数和K参数在进行一次迭代所使用的迭代步长分别为δC和δK,目标码率为R。R‑D码率失真模型以公式描述为D(R)=CR‑K,码率控制中,码率R和编码使用的拉格朗日乘子λ间关系表示为迭代所用公式为Cnew=Cold×[1‑δC×(InDreal‑InDold)]Knew=Kold+δK×[(InDreal‑InDold)×InRreal]αnew=Cnew×Knewβnew=‑Knew‑1本发明根据编码前后的视频特征进行迭代,通过对失真量的精确测量,来精确更新HEVC码率控制模型参数,从而获得更精确的码率控制效果。
  • 一种基于失真测量hevc控制模型参数更新算法
  • [发明专利]一种基于超先验可变码率图像压缩的个体R-λ模型码率控制方法-CN202210633309.9在审
  • 施云惠;张康富;王瑾;尹宝才 - 北京工业大学
  • 2022-06-06 - 2022-08-30 - G06T3/40
  • 本发明针对基于超先验可变码率图像压缩方法无法针对目标码率快速给出网络应该输入的权衡参数的问题,提出了一种基于超先验可变码率图像压缩的个体R‑λ模型码率控制方法。本方法首先针对基于超先验模型的可变码率压缩框架,通过挖掘测试样本集合的码率与失真优化中的权衡参数λ之间的关系,提出了平均R‑λ模型;然后,假设个体R‑λ模型与平均R‑λ模型共享相同的结构,构建了自适应个体图像分布特性的个体R‑λ模型,并在此基础上建立基于个体R‑λ模型码率控制算法,该算法通过调整权衡参数λ调节编码比特率,实现码率控制。本发明实现了对于任意图像,给定目标码率下,快速计算出应该输入网络的权衡参数,且码率控制码率平均相对误差在百分之一到百分之三之间。
  • 一种基于先验可变图像压缩个体模型控制方法
  • [发明专利]一种面向视觉分析的码率控制方法、装置、存储介质及终端-CN202011089723.5有效
  • 马思伟;张启;王苫社 - 北京大学
  • 2020-10-13 - 2021-11-02 - H04N19/124
  • 本发明公开了一种面向视觉分析的码率控制方法、装置、存储介质及终端,方法包括:在进行视频编码前,确定目标码率;将目标码率依次输入预先创建的基于码率‑联合失真模型下的R‑λ模型中,生成目标码率对应的拉格朗日乘子λ;将目标码率对应的拉格朗日乘子λ输入预先创建的基于码率‑联合失真模型下的λ‑QP模型中,生成目标码率对应的量化参数QP;将量化参数QP设置为编码量化参数,完成码率控制的编码。因此,采用本申请实施例,由于本发明仅需要改动编码器端,且改动量较小,无需修改解码器端,因此具备较好的可部署性,从而节省了码率,提升了视觉分析的准确性。
  • 一种面向视觉分析控制方法装置存储介质终端
  • [发明专利]用于在帧级别控制视频编码的系统和方法-CN201780095582.8在审
  • 赵亮;苏文艺;朱磊 - 深圳市大疆创新科技有限公司
  • 2017-11-30 - 2020-05-15 - H04N19/00
  • 系统和方法可以控制视频编码。视频编码器可以获取对诸如图像帧的图像数据单元进行编码的目标码率,其中,图像数据单元将基于具有一个或多个模型参数码率控制模型进行编码。视频编码器可以基于使用一个或多个参考编码参数对一个或多个参考图像数据单元的编码来确定码率控制模型的一个或多个模型参数的值。然后,视频编码器可以基于具有一个或多个所确定的模型参数码率控制模型来确定用于对图像数据单元进行编码的一个或多个编码参数的值,并且使用一个或多个所确定的编码参数对图像数据单元进行编码。
  • 用于级别控制视频编码系统方法
  • [发明专利]码率控制方法-CN202310671467.8在审
  • 章旭东;张松;胡开云;陈佳男;董鹏宇 - 上海富瀚微电子股份有限公司
  • 2023-06-07 - 2023-08-15 - H04N19/147
  • 本发明提供一种码率控制方法,包括:获取待编码视频帧,基于指数型率失真模型进行当前视频帧的比特数分配,计算当前视频帧的拉格朗日参数;将当前视频帧划分为N个编码块,预测当前视频帧内每个编码块的比特数所占权重值;根据权重值计算每个编码块的压缩码率;计算每个编码块的拉格朗日参数;每个编码块的拉格朗日参数是关于各自编码块的压缩码率的指数型函数;计算每个编码块量化过程中所需要的量化参数,从而实现在编码过程中完成码率控制本发明的码率控制方法,通过引进拉格朗日参数λ这个中间变量,R‑λ模型和λ‑QP模型同源,均源于指数型率失真模型,该模型码率控制上更加平稳,主观质量更优。
  • 控制方法
  • [发明专利]一种深度视频编码的比特分配和码率控制方法-CN201610313150.7在审
  • 雷建军;贺小旭;侯春萍;李贞贞;李东阳 - 天津大学
  • 2016-05-12 - 2016-08-24 - H04N19/597
  • 本发明公开了一种深度视频编码的比特分配和码率控制方法,包括以下步骤:基于纹理区域和平滑区域分别建立深度视频失真和码率之间的模型关系、以及量化参数码率之间的模型关系;通过深度视频失真和码率之间的模型关系建立虚拟视点失真模型;根据所述虚拟视点失真模型计算深度视频纹理区域和平滑区域的最佳目标比特率;将最佳目标比特率带入到所述量化参数码率之间的模型关系中,获取平滑区域最优的量化参数、以及纹理区域最优的量化参数。本发明通过将深度视频的区域特性结合到码率控制算法中,提高了深度视频编码的比特分配的准确性,同时提高了深度视频纹理区的编码质量,进而提升了绘制的虚拟视图的质量,满足了3D视频系统的应用要求。
  • 一种深度视频编码比特分配控制方法
  • [发明专利]基于关键帧码率-量化模型的多视点视频码率控制方法-CN201210479090.8有效
  • 蒋刚毅;郑巧燕;郁梅;朱高锋;邵枫;彭宗举 - 宁波大学
  • 2012-11-21 - 2013-03-13 - H04N7/26
  • 本发明公开了一种基于关键帧码率-量化模型的多视点视频码率控制方法,其通过分四层来进行码率控制,分别为视点层、GOP层、帧层和宏块层,在视点层中根据各个视点实际编码的比例值分配视点间的码率;在GOP层中分配整个GOP的总码率和根据分析得到的关键帧的码率-量化参数模型计算每个GOP的关键帧的编码量化参数;在帧层中根据不同层次B帧的码率分配权重合理地分配码率;在宏块层中根据宏块的编码复杂度进行宏块的码率分配并求取宏块的编码量化参数,优点在于利用关键帧的码率-量化模型,且针对不同层次的B帧采用不平等码率分配策略,能更合理的进行目标比特分配,有效的进行码率控制,在保证码率控制精度的情况下提供较好的率失真性能和主观质量。
  • 基于关键帧码率量化模型视点视频控制方法
  • [发明专利]一种可变码率图像压缩方法及系统-CN202211055600.9在审
  • 陈震中;王怀睿 - 武汉大学
  • 2022-08-31 - 2022-12-06 - G06T9/00
  • 本发明针对端到端优化的图像压缩领域,公开了一种可变码率图像压缩方法及系统。首先通过独热编码将码率控制参数λ转换为二进制向量,再通过全连接层根据编码结果自适应地生成多组专家投票权重。与此同时,模型将对应生成与专家权重数量相同的多组卷积核参数,并通过根据专家权重加权求和的方式实现最终动态卷积核的高效生成。最终以上述生成的动态参数卷积核构建变分自编码器。本方法提出的可变码率模型可以有效地根据码率调节参数改变压缩过程中的数据分布变化方向,并且动态参数调节的设计可以有效降低整体变码率压缩框架的运算量,实现在端到端优化的压缩框架中以单个压缩模型控制多种压缩码率
  • 一种可变图像压缩方法系统
  • [发明专利]一种基于恰可察觉失真的HEVC感知码率控制方法-CN202010590673.2有效
  • 周明亮;魏雪凯;房斌;咸伟志 - 重庆大学
  • 2020-06-24 - 2023-04-25 - H04N19/147
  • 本发明公开了一种基于恰可察觉失真的HEVC感知码率控制方法,包括:像素的帧级码率控制、CTU级码率分配和JND模型更新参数,首先为像素相应的编码单元确定JND因子,用作CTU级码率分配的权重,然后根据JNDDDA0002555385910000011.JPG" imgContent="drawing" imgFormat="JPEG" orientation="portrait" inline="yes" />最后更新模型参数本发明首先使用平均像素级JND权重的近似值作为编码单元的JND因子,用作码率分配的权重。其次,基于JND因子进行率失真(R‑D)建模。最后,将所提出的R‑D模型集成到现有的HEVC码率控制框架中以提高编码效率,显着地提高主观编码质量和码率准确性。
  • 一种基于可察觉失真hevc感知控制方法
  • [发明专利]一种码率控制方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210695322.7在审
  • 高伟;蔡占元;陈家宁;李革 - 北京大学深圳研究生院
  • 2022-06-20 - 2022-09-23 - H04N19/146
  • 本公开提供了一种码率控制方法、装置、电子设备及存储介质,通过将待编码视频帧划分为多个编码块并聚类为多个编码块类,在每个编码块类中采样多个采样编码块并进行预编码,确定对应的压缩码率和拉格朗日乘子信息;根据每个编码块类中,全部压缩码率之和以及拉格朗日乘子信息,确定该编码块类对应的块级码率控制参数;根据该待编码视频帧中,全部压缩码率之和以及拉格朗日乘子信息,确定该待编码视频帧对应的帧级码率控制参数;根据配置有块级码率控制参数,或帧级码率控制参数的预设码率控制模型控制对应待编码视频帧的实际编码比特达到预设目标比特。
  • 一种控制方法装置电子设备存储介质

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