本发明请求保护一种H.266/VVC帧间编码CU快速划分方法及存储介质，属于视频编码领域，该方法包括步骤：S1，判断当前CU的相邻MV是否存在且一致，如果是则进入下一步骤，否则进入S4；S2，通过当前CU坐标与MV相加得到参考帧对应位置坐标；S3，判断当前CU是否为正方形，如果是正方形，则使用9MV模型选择部分划分模式，如果是长方形，则使用横向6MV或者纵向6MV模型选择部分划分模式；S4，结束CU划分模式的初始化。本发明能够有效降低H.266/VVC在CU划分过程中的运算复杂度，缩短视频编码器的编码时间，可应用于移动端等需要较低视频编码运算复杂度的场景。
📄 2021101125377
📂 H04N19_147
👤 重庆邮电大学
📅 2021-01-27
本发明涉及一种融合HEVC压缩域和像素域的镜头边界检测方法，包括以下步骤：（1）输入视频码流；（2）解析并统计码流；（3）基于CU深度的运动矢量幅值滤波；（4）基于Intra模式和运动矢量的候选突变P帧分级；（5）突变P帧检测；（6）基于直方图的突变I帧检测；（7）基于突变帧的视频分段；（8）渐变候选帧选取；（9）每帧编码比特数平滑滤波；（10）渐变帧检测；（11）渐变帧合并；以突变P帧、突变I帧和渐变帧为镜头边界。本发明充分利用了HEVC编码过程中产生的编码信息并且辅以直方图比较法，能够有效地检测镜头突变和镜头渐变，相比完全像素域的处理方法极大地减少了计算复杂度。
📄 2018110631111
📂 H04N19_142
👤 浙江工业大学
📅 2018-09-12
本发明公开了一种考虑帧间依赖的帧级量化参数计算方法。首先建立基于帧间依赖的失真预测模型(ΔD‑ΔQp模型)，然后将该模型运用到率失真优化中，求得率失真代价最小时的拉格朗日乘子λ，最后由λ‑Qp关系，求出最优帧级量化参数。其中的ΔD‑ΔQp模型不仅体现了帧间依赖，并在建模过程中将视频内容考虑了进来，所以该模型可以根据视频内容自适应调整。本方法具有实施复杂度低的特点，方法中使用的参量均是从视频编码过程中获得，不需要复杂的计算，基本不会增加视频编码复杂度，所以不会造成系统延时。
📄 2018111174344
📂 H04N19_147
👤 杭州电子科技大学
📅 2018-09-25
本发明涉及视频编解码技术领域，特别涉及一种基于率失真代价的SCC帧间快速算法，包括：首先，根据时空域相邻编码单元的深度信息及其平均率失真代价，来预测当前的编码单元是否需要划分，从而对编码单元划分进行早期决策，以减少不必要的遍历；其次，根据最优预测单元模式为merge模式的率失真代价均值，对预测单元模式选择过程进行早期的终止；本发明在客观质量几乎不变的情况下，有效地降低了编码的复杂度。
📄 2018112590169
📂 H04N19_147
👤 重庆邮电大学
📅 2018-10-26
一种面向现场勘验工具图像的高效视频编码标准量化参数级联方法，由确定量化参数的基础值、确定工具区域和背景区域、确定工具区域的标准差、确定工具区域的量化参数偏移量、确定背景区域的标准差、确定现场勘验工具图像的标准差、确定背景区域的量化参数偏移量、确定工具区域和背景区域的最大编码单元、编码步骤组成。本发明考虑了现场勘验工具图像中的工具区域和背景区域的内容差异性对量化参数选择的影响，解决了现有技术没有考虑图像中不同区域内容差异性的技术问题。本发明具有编码率失真性能高、模型参数计算简单、编码时延小等优点，可用于图像编码领域中。
📄 2020111088755
📂 H04N19_147
👤 陕西师范大学
📅 2020-10-16
本发明公开了一种面向HEVC快速编码的自适应复杂度调整系统及方法。本发明首先结合离线训练模块和在线训练模块，确定在给定编码树单元(CTU)的目标编码时间时启用的预测模式以及跳过的模式；然后使用复杂度分配模块，利用第3个图片组(GOP)的编码时间来预测整个序列的编码时间，从而估算出当前给定目标复杂度下所需控制的序列目标编码时间，并将目标编码时间以分层的方式分配到CTU层级；在模式选择模块中，根据分配到每个CTU的目标编码时间选择启用的预测模式，然后开始编码，跳过未启用的模式；最后复杂度更新模块周期性地取一帧作标准编码，用于更新序列的目标编码时间和调整下一帧的目标编码时间。本发明充分利用视频编码的特点将实际的编码复杂度自适应地调整在目标复杂度附近，并尽可能减少失真。
📄 2020111523677
📂 H04N19_14
👤 北京优易视联信息技术有限公司
📅 2020-10-26
本发明公开一种多类型树结构块划分模式抉择提前终止方法，包括步骤：S1、通过图像组中第一帧作为关键帧以获得最佳决策阈值；S2、初始化当前CU的所有可选划分模式；S3、从所有可选划分模式S中挑选第i个模式作为当前CU的划分模式；S4、根据所选模式为水平划分或竖直划分进行相应的判断以进行快速分区决策；S5、根据所选模式为二叉树划分还是三叉树划分进行相应的判断以进行快速分区决策。本发明通过图像组的第一帧进行阈值控制，使得阈值更加适合当前图像帧，利用图像的空域纹理信息，避免了不必要的划分模式预测，可以在保证编码效果的前提下有效降低编码算法的计算复杂度，大大节省了编码时间而编码的性能损失却可忽略不计。
📄 2020115861418
📂 H04N19_14
👤 杭州电子科技大学
📅 2020-12-28
本发明公开了一种安全监控视频优化传输方法及视频监控终端，涉及视频监控技术领域，包括以下步骤：从连续的监控视频帧序列中提取出当前帧和上一帧，进而提取视频流中提取相邻的两帧图像，为后续的动态变化分析提供基础数据；对提取出的相邻两帧图像进行预处理，使用图像差分技术计算相邻两帧图像的差异，通过像素级的比较，生成一个差分图像。本发明通过提取相邻两帧图像的预处理和差分计算，提取运动强度和变化密度等特征，并输入深度学习模型分析动态变化，将场景划分为快速和正常动态变化。针对正常场景使用初始压缩算法，针对快速动态场景动态调整比特率，确保捕捉细节和平衡视频质量与压缩效率，提高监控系统的性能和实用性。
📄 2024116448187
📂 H04N19_142
👤 位银星
📅 2024-11-18
本发明公开了一种基于人工智能的危险区域监控视频压缩存储方法和系统。方法包括：将危险区域的监控视频图像序列堆叠后输入至压缩网络，得到监控视频信息的特征图作为压缩数据。在压缩网络损失函数的监督下，训练出可以高度关注人员位置信息、轨迹信息的危险区域监控视频序列的压缩网络。相较于现有技术，该压缩存储方法可达到令人满意的压缩存储效果：尽可能不丢失重要人员信息，保证对存储特征图解压缩后有较高的还原度。
📄 2021110586851
📂 H04N19_146
👤 南通优元美术图案设计有限公司
📅 2021-09-10
本发明涉及一种基于3D‑Gradient引导的屏幕内容视频编码码率控制方法，属于视频编码领域。本方法采用3D‑Gradient滤波器同时提取屏幕内容视频序列空域和时域的边缘结构特征以及运动信息，将屏幕内容中空域和时域特征进行融合，获取最终的像素级复杂度因子。通过像素级复杂度因子计算CTU级复杂度因子CF进行CTU级的目标比特分配。利用当前编码帧的参考帧以及重建帧的相似度结合目标比特进行率失真模型的构建，实现目标比特，引导码率控制模型的生成。本发明提出的屏幕内容视频编码码率控制方法能够提高码率控制精度，明显改善重建视频序列的率失真性能，在一定程度上降低视频编码时间复杂度。
📄 2021113204581
📂 H04N19_147
👤 华侨大学
📅 2021-11-09
本发明公开了一种基于3D‑HEVC深度图模式预测的深度图编码方法、装置及可读介质，通过构建基于卷积网络的DMM模式预测模型并进行训练，得到经训练的DMM模式预测模型；将待编码深度图序列划分得到第一级别尺寸下的若干个当前待编码块，将当前待编码块输入经训练的DMM模式预测模型，输出的网络预测值为当前待编码块的编码过程中是否需要将DMM模式加入对应尺寸的全率失真代价计算列表的标签值；采用3D‑HEVC编码器对当前待编码块进行编码，在编码过程中调用网络预测值，并确定当前待编码块在对应尺寸下的最佳模式；以判断是否需要将DMM模式加入对应尺寸的全率失真代价计算列表，可避免直接将DMM模式加入全率失真代价计算列表，导致对DMM模式冗余的率失真计算过程。
📄 2023104497949
📂 H04N19_147
👤 华侨大学
📅 2023-04-24
本发明公开了一种基于三维几何失真的MIV沉浸式视频编码率失真优化方法，涉及视频编码领域，包括：S1，基于MIV编码平台编码沉浸式视频序列，生成图集后，计算与深度映射范围系数；S2，使用支持MIV标准的二维视频编码器编码沉浸式视频几何图集时，构建三维几何失真与均方误差的关系模型；S3，根据三维几何失真与均方误差的关系模型，计算三维几何失真系数；S4，根据三维几何失真系数，计算率失真优化模型中新的拉格朗日乘子，基于调整后的率失真优化模型编码当前CTU，以改善沉浸式视频渲染质量的率失真性能。本发明最终渲染的沉浸式视频质量与码率的率失真性能更好。
📄 2023117598863
📂 H04N19_147
👤 华侨大学
📅 2023-12-20
柿子坊 · 知识产权运营
柿子坊知识产权运营平台