公开(公告)号：CN118749197A

公开(公告)日：2024-10-08

申请号：CN202280092281.0

申请日：2022-12-29

申请人： 现代自动车株式会社 ,  起亚株式会社 ,  梨花女子大学校产学协力团

发明人： 姜制远 ,  李订炅 ,  许镇 ,  朴胜煜

IPC分类号： H04N19/513 ,  H04N19/44 ,  H04N19/70 ,  H04N19/176 ,  H04N19/109 ,  H04N19/56 ,  H04N19/105 ,  H04N19/119

摘要： 本发明涉及帧间预测中在解码器侧修改运动矢量列表的方法。本实施方案提供了这样一种视频编解码方法和装置，其在帧间预测的合并模式和高级运动矢量预测(AMVP)模式下，基于模板匹配方法或双向匹配方法，在解码器侧对于运动矢量列表执行添加、修剪或重新排序候选的一个或更多个。

公开(公告)号：CN117099372A

公开(公告)日：2023-11-21

申请号：CN202280022083.7

申请日：2022-03-24

申请人： 现代自动车株式会社 ,  起亚株式会社 ,  梨花女子大学校产学协力团

发明人： 姜制远 ,  金娜莹 ,  李订炅 ,  朴胜煜

IPC分类号： H04N19/82

摘要： 公开了用于使用用于帧间预测的基于深度学习的环路滤波器的视频编码方法和设备。提供了这样的视频编码方法和设备，其利用用于P帧和B帧的帧间预测的基于深度学习的环路滤波器，以便根据存在于P帧和B帧中的QP(量化参数)值来减轻各种水平的图像失真。

公开(公告)号：CN116194957A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202180064055.7

申请日：2021-09-28

申请人： 现代自动车株式会社 ,  起亚株式会社 ,  梨花女子大学校产学协力团

发明人： 姜制远 ,  金挪茔 ,  李订炅 ,  朴胜煜 ,  林和平

IPC分类号： G06T9/00

摘要： 本实施例提供一种帧间预测方法，该方法：使可变系数深度学习模型自适应地学习视频的特征；将学习生成的可变系数深度学习模型参数从视频编码装置发送到视频解码装置；以及参考由可变系数深度学习模型生成的虚拟参考帧。

公开(公告)号：CN116113985A

公开(公告)日：2023-05-12

申请号：CN202180052718.3

申请日：2021-08-24

申请人： 现代自动车株式会社 ,  起亚株式会社 ,  梨花女子大学校产学协力团

发明人： 姜制遠 ,  金挪茔 ,  李订炅 ,  朴胜煜 ,  林和平

IPC分类号： G06T9/00

摘要： 本申请提供一种视频编码方法和视频解码方法，以为当前帧生成改善的图片质量，并提高编码效率。该视频编码方法和视频解码方法进一步包括环内滤波器，该环内滤波器通过利用基于深度学习的检测模型从当前帧和参考帧检测参考区域，然后将检测到的参考区域与当前帧组合。

公开(公告)号：CN118805377A

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202380025092.6

申请日：2023-02-16

申请人： 现代自动车株式会社 ,  起亚株式会社 ,  梨花女子大学校产学协力团

发明人： 姜制远 ,  李订炅 ,  许镇 ,  朴胜煜

IPC分类号： H04N19/82 ,  H04N19/86 ,  H04N19/117 ,  H04N19/105 ,  H04N19/132 ,  H04N19/423 ,  H04N19/70 ,  G06T9/00 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464

摘要： 公开了使用超分辨率环内滤波器进行视频编码的方法和设备，本实施方式提供了在通过下采样对视频信号进行压缩并通过上采样恢复视频信号时，基于上采样或超分辨率技术使用环内滤波器进行视频编码的方法和设备。

公开(公告)号：CN117911975A

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202310367655.1

申请日：2023-04-07

申请人： 现代自动车株式会社 ,  起亚株式会社 ,  梨花女子大学校产学协力团

发明人： 朴炯郁 ,  申章浩 ,  赵㥠瑛 ,  姜制远 ,  李订炅

IPC分类号： G06V20/58 ,  B60W60/00 ,  G06V10/26 ,  G06V20/40

摘要： 本公开涉及一种预测对象在未来时间点的位置以控制车辆的预测操作的方法。在在车辆中预测对象在未来时间点的位置的方法中，可以提取通过车辆的摄像机获取的当前时间点和当前时间点之前的多个时间点的视频图像信息作为语义分割图像。可以提取对每个视频图像中存在的对象的属性和位置信息进行成像的掩码图像。可以通过接收当前时间点和当前时间点之前的时间点的视频图像、多个语义分割图像、多个掩码图像和车辆的自运动信息，通过深度学习导出关于对象在未来时间点的位置的多个假设，并且将多个假设计算为高斯混合概率分布，来预测对象的位置分布。

公开(公告)号：CN117837149A

公开(公告)日：2024-04-05

申请号：CN202280055257.X

申请日：2022-07-20

申请人： 现代自动车株式会社 ,  起亚株式会社 ,  梨花女子大学校产学协力团

发明人： 姜制远 ,  李订炅 ,  朴胜煜 ,  许镇

IPC分类号： H04N19/82 ,  H04N19/597 ,  H04N19/117 ,  H04N19/423 ,  H04N19/70 ,  H04N19/86 ,  G06T3/40 ,  G06T9/00

摘要： 公开了一种使用改进的环内滤波器的视频编码方法和设备，并且在实施方式中提供了一种视频编码方法和设备，其使用深度学习模型从重构帧生成残差帧以改进视频编码效率并改进视频质量，并将生成的残差帧应用于线性模型以近似原始残差帧，从而改进环内滤波器的性能。

公开(公告)号：CN116918323A

公开(公告)日：2023-10-20

申请号：CN202280019115.8

申请日：2022-03-03

申请人： 现代自动车株式会社 ,  起亚株式会社 ,  梨花女子大学校产学协力团

发明人： 姜制远 ,  李订炅 ,  金娜莹 ,  朴胜煜

IPC分类号： H04N19/11

摘要： 提供了一种视频编解码方法和装置，该编解码方法和装置与在帧内预测中对预测信号进行改进有关，并且为了减少要被编码的残差信号的数据量，本实施方案利用基于可变和固定系数的深度学习模型，根据帧内预测的预测信号来生成邻近于原始视频信号的改进的预测信号。