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公开(公告)号：CN113365062B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202110577832.X
申请日：2021-05-26
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04N19/124 , H04N19/70 , H04N19/60 , H04N19/176 , H04N19/12 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于视频编码领域，公开了一种基于H.266/VVC的分步全零块判决快速算法，包括如下步骤：首先，通过公式推导，得到一个真全零块（G‑AZB）预判决公式，所谓G‑AZB，即经过硬决策量化（HDQ）后为全零的变换块（TU）；然后，对于那些经过HDQ后的非全零块，即伪全零块（P‑AZB），利用基于统计和经验得出的自适应阈值公式实现预判决；最后，对于剩余的一些“狡猾”的P‑AZB，利用机器学习，找寻了8个影响TU变成全零或者非全零块的影响因子，通过离线训练，实现预判决。本发明在保证性能基本不变的前提下，减少了计算复杂度；本发明在新一代视频编码标准VVC上进行，创新度较高。
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公开(公告)号：CN115442620B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202211095417.1
申请日：2022-09-06
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04N19/52 , H04N19/149 , H04N19/159 , H04N19/29 , H04N19/48
Abstract: 本发明属于视频编码领域，公开了一种AME低复杂度仿射运动估计方法，包括如下步骤：步骤1：基于划分深度的最优帧间模式的提前预测：根据父CU最优帧间模式来预测子CU最优帧间模式；步骤2：AME内部的低复杂度算法：在AME算法内部，通过CPMV平行与否、迭代过程的提前终止以及有无必要进行细粒度调整优化来加速AME算法；步骤3：AME外部的低复杂度算法：对于需要在传统Inter和AME之间进行模式决策的CU提取相关特征，基于决策树对这样的CU进行提前预测其最优帧间模式，以此跳过RDO决策及次优模式的遍历过程。本发明大大减少了VVC帧间模式决策复杂度。
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公开(公告)号：CN115190299B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202210807687.4
申请日：2022-07-11
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04N19/124 , H04N19/52 , H04N19/61 , H04N19/13 , H04N19/192
Abstract: 针对在VVC加入AME使得计算复杂度急剧提升的问题，本发明主要从三个角度对VVC中的AME进行加速。首先，考虑到AME的迭代次数过多，提出了一种自适应迭代次数公式，该公式可以很大程度地削减迭代次数；其次，对AME里的三种MV精度进行删减优化，主要是对一些高精度MV的AME进行跳过；最后，在与其他模式进行比较时，率失真代价的计算过于繁琐，采用较粗略的绝对变换误差和代价来进行决策。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115190299A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210807687.4
申请日：2022-07-11
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04N19/124 , H04N19/52 , H04N19/61 , H04N19/13 , H04N19/192
Abstract: 针对在VVC加入AME使得计算复杂度急剧提升的问题，本发明主要从三个角度对VVC中的AME进行加速。首先，考虑到AME的迭代次数过多，提出了一种自适应迭代次数公式，该公式可以很大程度地削减迭代次数；其次，对AME里的三种MV精度进行删减优化，主要是对一些高精度MV的AME进行跳过；最后，在与其他模式进行比较时，率失真代价的计算过于繁琐，采用较粗略的绝对变换误差和代价来进行决策。
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公开(公告)号：CN112188212B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202011082884.1
申请日：2020-10-12
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04N19/40 , H04N19/136 , H04N7/18 , G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种高清监控视频智能转码的方法及装置，方法包括：S1，解码；S2，缩放；S3，目标检测，通过卷积神经网络学得的特征，将图像分割成单元格，单元格用于预测边界框，从而检测中心落在单元格中的目标对象；S4，跟踪，对比前后两帧中预测的边界框，实现对目标对象的跟踪；S5，丢帧，采用自适应丢帧操作，根据目标对象的位移矢量大小，判断关键帧的间隔长短，丢弃关键帧之间的非关键帧；S6，编码；装置包括：用于解码的GV9531芯片和用于编码VC8000E芯片，还包括分别与GV9531芯片和VC8000E芯片连接的CSKY860芯片，CSKY860芯片决定需要编码的图像帧。
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公开(公告)号：CN115442620A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211095417.1
申请日：2022-09-06
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04N19/52 , H04N19/149 , H04N19/159 , H04N19/29 , H04N19/48
Abstract: 本发明属于视频编码领域，公开了一种AME低复杂度仿射运动估计方法，包括如下步骤：步骤1：基于划分深度的最优帧间模式的提前预测：根据父CU最优帧间模式来预测子CU最优帧间模式；步骤2：AME内部的低复杂度算法：在AME算法内部，通过CPMV平行与否、迭代过程的提前终止以及有无必要进行细粒度调整优化来加速AME算法；步骤3：AME外部的低复杂度算法：对于需要在传统Inter和AME之间进行模式决策的CU提取相关特征，基于决策树对这样的CU进行提前预测其最优帧间模式，以此跳过RDO决策及次优模式的遍历过程。本发明大大减少了VVC帧间模式决策复杂度。
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公开(公告)号：CN113365062A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110577832.X
申请日：2021-05-26
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04N19/124 , H04N19/70 , H04N19/60 , H04N19/176 , H04N19/12 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于视频编码领域，公开了一种基于H.266/VVC的分步全零块判决快速算法，包括如下步骤：首先，通过公式推导，得到一个真全零块（G‑AZB）预判决公式，所谓G‑AZB，即经过硬决策量化（HDQ）后为全零的变换块（TU）；然后，对于那些经过HDQ后的非全零块，即伪全零块（P‑AZB），利用基于统计和经验得出的自适应阈值公式实现预判决；最后，对于剩余的一些“狡猾”的P‑AZB，利用机器学习，找寻了8个影响TU变成全零或者非全零块的影响因子，通过离线训练，实现预判决。本发明在保证性能基本不变的前提下，减少了计算复杂度；本发明在新一代视频编码标准VVC上进行，创新度较高。
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公开(公告)号：CN112188212A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011082884.1
申请日：2020-10-12
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04N19/40 , H04N19/136 , H04N7/18 , G06K9/00 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种高清监控视频智能转码的方法及装置，方法包括：S1，解码；S2，缩放；S3，目标检测，通过卷积神经网络学得的特征，将图像分割成单元格，单元格用于预测边界框，从而检测中心落在单元格中的目标对象；S4，跟踪，对比前后两帧中预测的边界框，实现对目标对象的跟踪；S5，丢帧，采用自适应丢帧操作，根据目标对象的位移矢量大小，判断关键帧的间隔长短，丢弃关键帧之间的非关键帧；S6，编码；装置包括：用于解码的GV9531芯片和用于编码VC8000E芯片，还包括分别与GV9531芯片和VC8000E芯片连接的CSKY860芯片，CSKY860芯片决定需要编码的图像帧。
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