本发明涉及一种基于图像预测的压缩方法及设备，包括接收待压缩图像帧；确定所述待压缩图像帧的多个编码单元；利用多种预测模式依次轮循对所述多个编码单元进行预测；根据所述多个编码单元预测结果利用预设公式确定每个编码单元最佳预测模式以完成所述待压缩图像帧的压缩。与现有的方法相比，本发明提供的压缩方法对于不同场景的待压缩图像帧可以提高图像编码压缩率，进一步降低压缩的理论极限熵。
📄 2018112616991
📂 H04N19_103
👤 西安科锐盛创新科技有限公司
📅 2018-10-26
本发明涉及一种基于SPiN二极管的频率可重构套筒偶极子天线制备方法。该方法包括：在半导体基片上按照天线的结构特征制作SPiN二极管；采用半导体工艺将多个SPiN二极管的P+接触区及N+接触区依次串接形成多个SPiN二极管串；制作连接SPiN二极管串与电源的直流偏置线；采用半导体工艺对SPiN二极管串进行制作形成SPiN二极管天线臂、第一SPiN二极管套筒及第二SPiN二极管套筒；制作同轴馈线以连接SPiN二极管天线臂、第一SPiN二极管套筒及第二SPiN二极管套筒最终形成天线。通过金属直流偏置线控制SPiN二极管导通时形成的等离子天线臂及套筒长度以实现天线工作频率的可重构。本发明的天线具有易集成、可隐身、频率可快速跳变的特点。
📄 201611183890X
📂 H01L21_04
👤 西安科锐盛创新科技有限公司
📅 2016-12-20
本发明公开了一种智能禽类养殖灯和智能养殖场。智能禽类养殖灯包括：防水防尘罩，设置于养殖灯禽类动物活动区上方的特定位置处；灯座，设置于所述防水防尘罩的下方；多个LED光源组件，设置于所述灯座内；控制电路，电连接所述多个LED光源组件，用于驱动所述多个LED光源组件以发光；其中，所述多个LED光源组件至少发出两种色温的光线。本发明提供的智能禽类养殖灯，能实现色温的灵活可控，实现了色温调节的智能化，有利于提高养殖场的养殖效率，有助于科学化养殖。
📄 2017112100771
📂 F21K9_232
👤 西安科锐盛创新科技有限公司
📅 2017-11-28
本发明涉及一种大功率LED双层半球结构封装工艺，包括以下步骤：a、制备封装散热基板，将LED灯芯焊接在所述封装散热基板上；b、在所述封装散热基板上涂覆第一透镜硅胶，形成若干第一半球形透镜，其中所述第一半球形透镜为半球形凸透结构；c、在所述第一半球形透镜上部涂覆第一硅胶层；d、在所述第一硅胶层上涂覆第二透镜硅胶，形成若干第二半球形透镜，其中所述第二半球形透镜为半球形凸透结构；e、在所述第二半球形透镜上部涂覆第二硅胶层；其中，所述第二半球形透镜、所述第二硅胶层中至少一层具有荧光粉，所述LED灯芯为紫外灯芯。本发明的大功率LED双层半球结构封装工艺，不需要进行二次整形，工艺简单，成本低。
📄 2017112173378
📂 H01L33_62
👤 西安科锐盛创新科技有限公司
📅 2017-11-28
本发明涉及一种送餐机器人系统100，包括：导航装置101与送餐机器人102；其中，所述导航装置101，设置于餐厅的通道表面，用于存储位置信息；送餐机器人102，用于从所述导航装置101中获取所述位置信息，并根据所述位置信息将餐饮送到目标餐桌位置处。本发明提供的送餐机器人系统，通过采用RFID标签作为定位装置来为送餐机器人导航，以实现机器人送餐目的，从而可以极大地节省人工成本；此外，该方案相对简单，成本较低，可行性高。
📄 2017110489785
📂 B25J9_16
👤 西安科锐盛创新科技有限公司
📅 2017-10-31
本发明涉及一种图像帧内预测方法及其装置，包括将当前图像帧划分为多个图像宏块；对每个图像宏块中的像素进行采样得到采样像素；对于所述每个图像宏块，基于所述每个图像宏块中的所述采样像素，通过第一帧内预测方式确定所述每个图像宏块中各像素的第一预测值；将所述每个图像宏块分割为多个图像子宏块；对于所述每个图像宏块，基于所述多个图像子宏块的分割方式，通过第二帧内预测方式确定所述每个图像宏块中各像素的第二预测值；根据所述第一预测值和所述第二预测值确定出所述每个图像宏块的最终帧内预测方式。与现有的方法相比，选用两种帧内预测方式进行图像帧的预测，对于不同场景的图像宏块可以提高图像帧的编码压缩率，进一步降低压缩的理论极限熵。
📄 201811260515X
📂 H04N19_176
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📅 2018-10-26
本发明涉及一种带宽压缩中的后选择预测方法，包括：将图像分成大小相同的多个MB；采用复杂纹理自适应预测方法对当前MB进行预测以获取所述当前MB的第一残差主观和；采用4分块跳块扫描多方向预测方法对所述当前MB进行预测以获取所述当前MB的第二残差主观和；根据所述第一残差主观和与所述第二残差主观和确定所述当前MB中每个像素的最终预测残差。本发明提供的带宽压缩中的后选择预测方法，以复杂纹理自适应预测方法和4分块跳块扫描多方向预测方法为基础，通过预测选择算法可以选择出最优的一种预测方法，对于复杂纹理图像进一步优化了预测效果。
📄 2018112616864
📂 H04N19_176
👤 西安科锐盛创新科技有限公司
📅 2018-10-26
本发明涉及一种带宽压缩量化及反量化方法，该量化方法包括：(a)获取预测残差；(b)获取所述预测残差的量化模式；(c)根据所述量化模式和所述预测残差获取量化残差。本发明的量化方法缩小了量化造成的差异；同样的量化参数下，采用本发明的量化方法恢复的图像量化损失较小。
📄 2018112617157
📂 H04N19_124
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📅 2018-10-26
本发明涉及一种带宽压缩中的后选择预测方法，包括：将图像分成大小为m×n的多个MB；其中，m、n分别为每个所述MB的行分辨率、列分辨率；分别采用自适应模板预测方法与自适应纹理渐变预测方法对所述多个MB进行预测以获取对应的残差主观和；根据所述残差主观和确定最终的预测残差。本发明提供的带宽压缩中的后选择预测方法，以自适应模板预测方法与自适应纹理渐变预测方法为基础，通过预测选择算法可以选择出最优的一种预测方法，对于复杂纹理图像进一步优化了预测效果。
📄 2018112606044
📂 H04N19_59
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📅 2018-10-26
本发明涉及一种带宽压缩中自适应纹理渐变预测方法，包括：选取N种采样方式对当前MB进行采样，其中N的取值为大于1的自然数；对所述当前MB进行预测，获取所述当前MB的预测残差；求取所述当前MB的残差绝对值和；根据所述残差绝对值和确定所述当前MB的采样方式。本发明对当前MB采取多种采样方式，获取当前MB的预测残差和SAD，当处理纹理较为复杂的压缩图像时，对处于当前待压缩图像纹理边界处的当前MB，由于当前MB与周围MB不在相同的纹理区域，导致当前MB与周围MB的相关性较差，而本发明根据纹理的渐变原理，不依赖于当前MB周围的MB，而是通过当前MB自身的纹理特性获得预测残差，能够提高对复杂纹理区域求预测残差值的精度。
📄 2018112604814
📂 H04N19_132
👤 西安科锐盛创新科技有限公司
📅 2018-10-26
本发明涉及一种带宽压缩中自适应纹理渐变预测方法，包括：选取采样方式对当前MB进行采样；根据所述采样方式选取预测方式对所述当前MB进行预测确定所述当前MB的预测残差；处理所述预测残差以获取SAD；根据所述SAD确定所述当前MB的采样方式和预测方式的组合。本发明通过定义MB的采样方式，计算当前预测宏块的预测残差和SAD。与现有的方法相比，当待压缩图像的纹理较为复杂时，对处于当前图像的纹理边界处的MB，根据纹理的渐变原理，不依赖于当前MB的周围MB，而是通过当前MB自身的纹理特性获得预测残差，能够提高对复杂纹理区域求预测残差值的精度，进一步降低理论极限熵，增大带宽压缩率。
📄 2018112617180
📂 H04N19_132
👤 西安科锐盛创新科技有限公司
📅 2018-10-26
本发明涉及一种带宽压缩中自适应纹理渐变预测方法，包括：确定当前MB的采样方式；利用所述采样方式确定所述当前MB的采样点；选取预测方式对所述当前MB进行预测，获取所述当前MB的预测残差；计算所述当前MB的残差绝对值和；根据所述残差绝对值和确定所述当前MB的预测方式。本发明通过定义MB的采样方式，计算当前预测宏块的预测残差和SAD。与现有的方法相比，当待压缩图像的纹理较为复杂时，对处于当前图像的纹理边界处的MB，根据纹理的渐变原理，不依赖于当前MB的周围的MB，而是通过当前MB自身的纹理特性获得预测残差，能够提高对复杂纹理区域求预测残差值的精度，进一步降低理论极限熵，增大带宽压缩率。
📄 2018112616629
📂 H04N19_13
👤 西安科锐盛创新科技有限公司
📅 2018-10-26
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