本发明公开了一种基于球面几何感知的全景视频显著性预测方法及视频压缩方法，包括：将每个视频帧通过自适应球面分块投影机制转换为球面分块序列，获取每个球面分块的投影特征，结合球面分块的位置编码确定球面分块的嵌入向量；将所有球面分块的嵌入向量按空间顺序排列，得到分块嵌入特征张量，通过多个串联的空间Transformer块提取空间特征，将提取的空间特征按照时间步重塑，通过轻量化时序Transformer提取时空特征，经全景帧重建与全景赤道先验特征融合，得到多视频帧的单通道显著性图，将多视频帧的单通道显著性图逐帧整合为显著性视频，并基于显著性视频生成连续权重矩阵进行全景视频压缩。
📄 2026101803081
📂 H04N19_167
👤 南京信息工程大学
📅 2026-02-09
基于自适应分块压缩感知的视频压缩方法，包含视频图像自适应分块方法和各种图像块分类并分配采样率方法两个部分。视频图像自适应分块方法，以参考帧图像相邻像素间的灰度差值作为块大小分割的依据，设定分块阈值T，通过当前区域块相邻像素灰度平均差值与阈值的比较，利用四叉树算法进行视频图像自适应块大小的划分，有效分离平坦区域和细节、边缘区域。在自适应分块的基础上，把视频像素DCT系数的帧间差值作为块分类的依据，将大小不一的各种图像块分成快速变化块、过渡块和缓慢变化块3种类型，并对不同类型的图像块分配合适的采样率。本发明视频重构质量好，重构时间短，在相同条件下两者均优于视频均匀分块压缩感知处理的方法。
📄 2017100809518
📂 H04N19_176
👤 浙江工业大学
📅 2017-02-15
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
本发明公开了一种基于自注意力机制的端到端视频压缩方法及系统，涉及视频编码领域，方法包括：提取当前帧、运动参考帧和上一时刻的重构帧的浅层特征；提取当前帧和运动参考帧之间的运动信息特征；压缩运动信息特征，获得压缩后的运动信息特征；将压缩后的运动信息特征补偿在上一时刻的重构帧的浅层特征上，获得当前时刻的上下文信息特征；压缩获得压缩后的上下文信息特征；将压缩后的上下文信息特征和当前帧的浅层特征融合特征进行编码，获得当前时刻的重构帧；对当前时刻的重构帧进行上采样，获得压缩视点图像；对压缩视点图像中的运动信息累积误差进行修正，得到下一帧的运动参考帧。本发明能够在提高运动估计的准确性的同时提升了编码的效率。
📄 2024118378460
📂 H04N19_53
👤 华侨大学
📅 2024-12-13
本发明公开了一种基于深度学习的双目视频压缩方法、装置及可读介质，涉及视频处理领域，包括：构建双目视频压缩模型并训练，得到经训练的双目视频压缩模型，分别获取待压缩的双目视频中的左视点的当前时刻的原始帧和前一时刻的原始帧以及右视点的当前时刻的原始帧和前一时刻的原始帧并输入到经训练的双目视频压缩模型，通过迭代的方式重构得到左视点的重建帧序列和右视点的重建帧序列，并得到压缩后的双目视频。本发明解决了现有的双目视频的视点间的冗余利用率低、压缩性能低的问题。
📄 202411716269X
📂 H04N19_172
👤 华侨大学
📅 2024-11-27
本发明涉及视频压缩技术领域，公开了一种基于上下文的双目视频压缩方法，采用两个相同的通道分别逐帧处理左右视点的帧序列，得到左右视点的重建帧序列，组合成为压缩后的双目视频。两个通道均包括上下文生成单元和视频重建单元，上下文生成单元接收当前帧、运动参考帧和视差参考帧，得到最终上下文信息；视频重建单元接收当前帧和当前帧的最终上下文信息，获得重建帧；通过迭代的方式重建帧序列中的每一帧；左右视点的运动参考帧均为该视点上一时刻的重构帧，左视点的视差参考帧为右视点当前时刻的重构帧，右视点的视差参考帧为左视点当前时刻的运动上下文信息。本发明能够在保证视频质量的前提下，提高双目视频的压缩比。
📄 2025105505405
📂 H04N19_172
👤 华侨大学
📅 2025-04-29
本发明公开了一种基于双向最佳匹配的分布式视频压缩感知重构方法，在多假设(Multiple Hypotheses，MH)预测模型的基础上，由像素块在测量域结构相似性约束双向最佳匹配策略，结合运动对齐估计思想，采用测量域块结构相似性作为失真标准在参考帧中选取出最佳匹配块，在以前、后向最佳匹配块为中心的搜索窗口内逐像素提取视频最优生成矩阵，采用连续帧间结构相似性约束优化双向最佳匹配过程，联合残差补偿重构出非关键帧。本发明能够充分考虑帧间空时运动信息相关性，在相同的采样率下，能够提高重构视频序列帧质量，并且重构时间没有大幅度增加。该方法解决了现有基于多假设预测模型重构过程中未充分考虑视频帧间空时运动信息稀疏相关性的问题。
📄 2017100103020
📂 H03M7_30
👤 南京邮电大学
📅 2017-01-06
本发明提出了一种基于三阶张量自编码网络的视频压缩方法。自编码网络在图像压缩中得到了广泛的使用，但是其需要存储大量的参数和需要大量的图片进行训练网络，为此本文使用三阶张量来代替自编码网络中层与层之间的全连接参数，使用自编码机制和反向传播方法对网络中参数进行迭代求解达到收敛，并对收敛结果进行编码，最终得到压缩后的视频。
📄 2018111683166
📂 H04N19_42
👤 江苏新视云科技股份有限公司
📅 2018-10-08
本发明实施例公开了一种视频压缩处理方法及装置、电子设备及存储介质。所述视频压缩处理方法包括：利用采用单一损失函数训练得到的端到端模型进行视频压缩，获得视频压缩信息。
📄 2018114407539
📂 H04N19_139
👤 北京市商汤科技开发有限公司
📅 2018-11-29
本发明公开了一种基于视频压缩技术的气象预报数据压缩方法，属于数据压缩技术领域。步骤包括：S1、获取原始气象预报数据，提取出时间片及气象要素数据；S2、对气象预报数据进行预处理：将同一时间各个站点同一气象要素数据映射到区间[0～1023*n]，n为映射的通道数；S3、气象数据三维格点重构：将气象预报数据按三维格点数据进行存储，对应图片三个色彩通道数据格式形成气象数据图；S4、利用视频压缩工具对气象预报数据进行10bit位深、色度亮度比为4:4:4的无损压缩编码；S5、利用视频压缩工具对S4产生的编码文件进行气象数据解码，并进行气象预测数据逆变换。本发明减少了气象预报数据的存储空间，最终压缩比可达到10:1。
📄 2021114201608
📂 G06T9_00
👤 南京信息工程大学
📅 2021-11-26
本发明涉及一种基于视频压缩的预测方法，包括：获取待预测MB的第一残差绝对值和；获取所述待预测MB的第二残差绝对值和；获取所述待预测MB的第一标准差和第二标准差；根据所述第一残差绝对值和与所述第一标准差得到第一残差主观和；根据所述第二残差绝对值和与所述第二标准差得到第二残差主观和；选取所述第一残差主观和与所述第二残差主观和的最小值，利用所述最小值对应的预测方法对所述待预测MB进行预测。本发明选取了多种预测方法对待压缩图像进行预测，当待压缩图像纹理较为复杂时，可以从多种预测方法中选择最优的预测方法，从而能够对待压缩图像中纹理较为复杂的部分进行预测，并且能够保证待压缩图像的压缩质量。
📄 2018112605874
📂 H04N19_59
👤 宁波镇海昕龙网络科技有限公司
📅 2018-10-26
本发明公开了一种基于视频压缩技术的高空气象数据压缩及解码方法，对高空探测到的数据进行压缩，使探测到的数据在传输到地面的过程中更加及时，也会相应的减少一定的误差，提高数据传输过程中的准确性、稳定性。同时，也让其适应了更多的应用环境，比如在高空中传输数据可能会受到众多环境因素的影响，而通过将数据以较高的压缩比压缩，使其传输更加及时有效。
📄 2021109120600
📂 G06F16_174
👤 南京信息工程大学
📅 2021-08-10
柿子坊 · 知识产权运营
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