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公开(公告)号：CN116663655A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310924820.9
申请日：2023-07-26
申请人： 浙江大华技术股份有限公司
IPC分类号： G06N3/094 , G06N3/045 , G06V10/40 , G06V10/62 , G06V10/30 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种对抗攻击的防御方法及电子设备，用于通过噪声在频域和时域上的差异性来检测是否存在噪声，从而达到对抗攻击的防御效果，并且将去噪和检测噪声相结合来提升训练效率，节约计算资源。该方法包括：获取输入图像，对所述输入图像进行去噪处理，得到去噪图像；根据所述输入图像和所述去噪图像分别在时域上的时域特征，确定第一差值，以及根据所述输入图像和所述去噪图像分别在频域上的频域特征，确定第二差值；根据所述第一差值和所述第二差值的差异度，确定所述输入图像对应的去噪图像中是否存在对抗攻击噪声。
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公开(公告)号：CN116527921A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310781846.2
申请日：2023-06-29
申请人： 浙江大华技术股份有限公司
IPC分类号： H04N19/176 , H04N19/139 , H04N19/105
摘要： 本申请公开了一种仿射候选构建方法、仿射预测的方法和相关设备，该方法包括：为当前块的多个控制点确定至少一个关联并置块，其中，关联并置块为关联位置的并置块，关联位置与控制点存在空域相关；基于至少一个关联并置块的运动信息，得到多个控制点的运动矢量；利用多个控制点的运动矢量进行组合，以获得当前块的若干仿射候选，上述方式，使得仿射候选能够充分继承与控制点关联的时域运动信息，提高仿射候选构建的准确性，进而将该仿射候选用于仿射预测，提高编码的准确率。
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公开(公告)号：CN115439672B
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211377096.4
申请日：2022-11-04
申请人： 浙江大华技术股份有限公司
IPC分类号： G06V10/75 , G06V10/762 , G06V20/17 , G06T3/00
摘要： 本申请公开了一种图像匹配方法、违建检测方法、终端设备以及计算机存储介质，该图像匹配方法包括：对数字表面模型切片中所有模型点按照高度信息进行聚类，得到若干模型点分组；利用若干模型点分组形成若干掩膜，并利用若干掩膜对正射地图切片进行处理；获取掩膜处理后的正射地图切片与无人机图像的投影关系；按照投影关系将掩膜处理后的正射地图切片重投影到无人机图像的坐标系中，利用投影后的正射地图切片与无人机图像叠加，形成重投影后的匹配图像。本申请的图像匹配方法能够通过将数字表面模型切片聚类形成的掩膜作用在正射地图切片上，保证每个掩膜下的正射地图切片图块近似处于同一平面，实现正射地图切片到无人机图像的重投影。
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公开(公告)号：CN115222998B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211120458.1
申请日：2022-09-15
申请人： 杭州电子科技大学 , 浙江大华技术股份有限公司
发明人： 颜成钢 , 殷俊 , 颜拥 , 王洪波 , 胡冀 , 熊剑平 , 李亮 , 郑博仑 , 林聚财 , 孔书晗 , 王亚运 , 孙垚棋 , 金恒 , 朱尊杰 , 高宇涵 , 殷海兵 , 王鸿奎 , 陈楚翘 , 刘一秀 , 李文超 , 王廷宇 , 张勇东 , 张继勇
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/30 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种图像分类方法。首先构建通道维度注意力网络和空间维度多尺度自注意力网络；然后将输入图像预处理后输入通道维度注意力网络，生成基于通道维度的注意力特征图；将基于通道维度的注意力特征图输入至空间维度的多尺度自注意力网络，生成基于特征图空间维度的多尺度自注意力特征图；最后将最终生成的多维度多尺度注意力特征图输入到分类器单元中，将模型输出的向量转换成概率表示，完成图像分类。本发明设计了一种新的多尺度自注意力机制，它利用一系列的深度可分离卷积操作，生成特征信息高度相关的局部特征图和区域特征图，不但可以强化自注意力机制的细粒度特征提取能力，还可以高效的提取有效的全局信息。
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公开(公告)号：CN118803235A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202310415905.4
申请日：2023-04-13
申请人： 浙江大华技术股份有限公司
IPC分类号： H04N19/11 , H04N19/176 , H04N19/593
摘要： 本申请公开了帧内预测融合方法装置、编解码方法编解码器、设备介质，构建预测融合模型，预测融合模型的输入包括当前编码块的至少两个不同的预测模式的预测结果；基于预测融合模型，对至少两个预测结果进行融合，确定当前编码块的目标预测结果，并且至少一个预测模式为FTMP模式或FTMP衍生模式。FTMP模式或FTMP衍生模式的预测结果与另外的预测模式的预测结果的融合，这样得到的目标预测结果融合了至少两种预测模式的特点，提升了对不同纹理的图像编码效果，使得应用鲁棒性和泛化性较好。进一步地提升帧内预测的准确性。
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公开(公告)号：CN118214887B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410624228.1
申请日：2024-05-20
申请人： 浙江大华技术股份有限公司
IPC分类号： H04N19/85 , H04N19/146
摘要： 本申请公开了一种视频编码方法，该视频编码方法包括：确定在当前编码周期之前已经完成编码的编码周期，得到当前编码周期对应的前序编码周期集合，并将前序编码周期集合中与当前编码周期相邻的前序编码周期作为相邻编码周期；提取每个前序编码周期的第一编码特征参数，以及，提取相邻编码周期对应的第二编码特征参数；结合第一编码特征参数和第二编码特征参数，计算得到当前编码周期的编码控制参数；基于编码控制参数对视频数据进行编码处理，得到编码结果。可以综合考虑当前编码周期对应的所有前序编码周期的编码情况和相邻编码周期的编码情况，使得码率分配更加合理，以在一定容量的存储空间中最大效率的得到图像质量更好的码流。
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公开(公告)号：CN118317080B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410747375.8
申请日：2024-06-11
申请人： 浙江大华技术股份有限公司
IPC分类号： H04N19/119 , H04N19/105 , H04N19/176 , H04N19/503 , G06T9/00
摘要： 本申请提出一种图像编码方法、图像解码方法、图像编解码装置以及计算机存储介质。所述图像编码方法包括：获取待编码图像的待编码块的块尺寸；响应于块尺寸为第一预设尺寸，采用卷积神经网络预测待编码块的划分模式；响应于块尺寸为第二预设尺寸，采用决策树模型预测待编码块的划分模式；按照待编码块的划分模式将待编码块划分为若干待编码子块；对若干待编码子块进行编码，获取待编码块的编码码流；其中，第一预设尺寸大于第二预设尺寸。通过上述图像编码方法，利用卷积神经网络对大尺寸的待编码块进行划分模式预测，利用决策树模型对小尺寸的待编码块进行划分模式预测，从而优化帧间编码过程，大大降低了帧间编码的复杂度。
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公开(公告)号：CN118317092A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410744396.4
申请日：2024-06-11
申请人： 浙江大华技术股份有限公司
IPC分类号： H04N19/167 , H04N19/137 , H04N19/124
摘要： 本发明实施例提供了一种图像的编码方法、装置、存储介质及电子装置，其中，该方法包括：基于目标图像的图像特征对目标图像进行划分，得到目标感兴趣区域、扩充感兴趣区域以及其他区域；在目标区域为非其他区域的情况下，确定用于指示目标区域的重要程度的目标感兴趣区域综合值，基于目标感兴趣区域综合值确定目标区域的初始偏移值，在目标区域为其他区域的情况下，确定第一计算值，基于第一计算值确定目标区域的初始偏移值，基于目标图像所在的视频中包括的已编码图像的编码信息对初始偏移值进行调整，得到目标偏移值；基于目标偏移值调整初始量化参数，得到目标量化参数，基于目标量化参数对目标区域进行编码。
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公开(公告)号：CN118317091A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410733766.4
申请日：2024-06-07
申请人： 浙江大华技术股份有限公司
IPC分类号： H04N19/147 , H04N19/70 , H04N19/61 , H04N19/176
摘要： 本申请提出一种率失真优化方法、图像编码方法、图像编解码装置以及计算机存储介质。所述率失真优化方法包括：获取待编码块的语法元素，其中，语法元素指示预设的预测模式和变换类型组合；利用预测模式和变换类型组合，获取所述待编码块的变换块，其中，所述变换块包括若干变换系数；将所述语法元素输入码率估计器，获取所述待编码块的估计码率；将所述变换系数输入失真估计器，获取所述待编码块的估计失真；基于所述估计码率和所述估计失真，确定所述待编码块使用所述预测模式和所述变换类型组合的率失真代价。通过上述率失真优化方法，在保证编码性能损失和复杂度降低具有良好折衷的前提下，实现了率失真优化的硬件实现，提高率失真优化效率。
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公开(公告)号：CN118317080A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410747375.8
申请日：2024-06-11
申请人： 浙江大华技术股份有限公司
IPC分类号： H04N19/119 , H04N19/105 , H04N19/176 , H04N19/503 , G06T9/00
摘要： 本申请提出一种图像编码方法、图像解码方法、图像编解码装置以及计算机存储介质。所述图像编码方法包括：获取待编码图像的待编码块的块尺寸；响应于块尺寸为第一预设尺寸，采用卷积神经网络预测待编码块的划分模式；响应于块尺寸为第二预设尺寸，采用决策树模型预测待编码块的划分模式；按照待编码块的划分模式将待编码块划分为若干待编码子块；对若干待编码子块进行编码，获取待编码块的编码码流；其中，第一预设尺寸大于第二预设尺寸。通过上述图像编码方法，利用卷积神经网络对大尺寸的待编码块进行划分模式预测，利用决策树模型对小尺寸的待编码块进行划分模式预测，从而优化帧间编码过程，大大降低了帧间编码的复杂度。
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