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
本发明涉及一种基于对象的能量约束最小化的运动物体排列方法，其步骤主要包含：1)结合物体本身的大小及其路径，首先对所有的运动轨迹进行了占用分布空间处理；2)定义三种能量定义：轨迹分裂能量，轨迹碰撞能量以及时间一致性能量，根据权重比值对这三个能量进行加和，并利用能量最小化算法得到使加和值最小的轨迹出现及排列方式。本发明在保证重新排列后的摘要视频能够达到快速浏览不丢失信息的目的的前提下，保存了原始监控视频中运动物体的空间时间逻辑关系，提高了视频压缩比率，满足了用户快速有逻辑地浏览监控视频的目的。
📄 2015102991501
📂 H04N5_262
👤 南京邮电大学
📅 2015-06-03
本发明涉及一种基于双目多维感知特性的立体视频显著性检测方法。传统模型方法无法有效的检测出立体视频的显著区域。本发明方法包括显著特征提取和显著特征融合。显著特征提取是从立体视频的空间、深度以及运动三个不同维度的视图信息分别进行显著性计算，包括二维静态显著区域检测、深度显著区域检测、运动显著区域检测。显著特征融合是将已获取的三种不同维度的显著特征图采取全局非线性归一化的融合策略进行融合，进而获取立体视频显著区域。本发明方法计算复杂度低，获取的立体视频显著图质量高，可以直接应用在3D视频压缩，3D质量评估以及物体识别和追踪等工程领域中。
📄 2016103630219
📂 H04N13_00
👤 杭州电子科技大学
📅 2016-05-26
一种屏幕内容视频运动类型的判断方法，由确定视频图像的帧差、划分视频、确定视频片段的标准差、确定视频片段帧差的方差、确定每个视频片段的运动类型步骤组成。通过视频内容特征分析，得到表征不同运动类型特征模型，将输入的视频划分成视频片段，采用视频片段的标准差和视频片段的帧差的方差建立估计视频片段所包含运动类型的数学模型，得到每个视频片段的运动类型特征值，判断出运动类型，解决了屏幕内容视频中包含的复杂运动类型划分的问题。经仿真模拟实验结果表明，本发明具有计算方法简单、准确性高、使用效果好、使用范围广等优点，可用于视频压缩编码、视频分类以及视频检索等领域。
📄 2020112437946
📂 H04N5_14
👤 陕西师范大学
📅 2020-11-10
本发明用于基于端到端的智能图像压缩领域，属于图像/视频压缩领域，涉及联合非对称卷积块和条件上下文的智能图像压缩的优化方法，具有训练阶段和推理阶段，在所述训练阶段，搭建整体端到端的图像压缩框架，包括主编码/解码器，超先验编码/解码器，条件上下文模型，熵参数模型，以及因子分解熵模型，其中，所述主编码/解码器，超先验编码/解码器均采用非对称卷积块即ACB模块对视频图像进行特征提取；在推理阶段，利用ACB模块的兼容性对并行卷积核合成。本发明通过非对称卷积块能够提高标准平方卷积的提取特征的能力，邻域/全局域的上下文捕获机制则可以提高潜在特征值的建模精准度，使之更符合客观出现概率情况来减少编码冗余。
📄 2020116445212
📂 H04N19_124
👤 杭州电子科技大学
📅 2020-12-31
本发明涉及图像通信技术领域，具体涉及一种舞蹈教学用视觉测量信号传输装置及系统，包括：视频采集模块，获取位置序列；视频数据预处理模块，获取转折点、组数据及压缩线段；视频压缩预处理模块，获取位置序列中每一数据的重要程度，获取每一非转折点变为转折点前后，其所在组数据中每一数据的第一残差与第二残差，结合重要程度获取每一非转折点的损益系数，同理获取每一转折点的损益系数；通过压缩调整模块、视频压缩模块、视频图像通信存储模块、视频解压缩模块、可视化模块对舞蹈教学视频进行压缩存储并进行可视化显示。本发明在保留舞蹈教学视频中重要信息的同时提升压缩效率，降低舞蹈教学视频的储存空间。
📄 2023104363200
📂 H04N19_423
👤 哈尔滨学院
📅 2023-04-23
本发明涉及视频压缩的技术领域，具体涉及一种面向智能监测的监控视频高效压缩方法及系统，所述方法包括：对第一监控视频进行视觉识别，得到用于识别视频帧中对应预设的监控目标的区域，对视觉识别信息进行分析，得到每一所述视频帧中的每一像素点的目标变动概率；并据此对每一所述视频帧对应的多个初始宏块的尺寸分别进行调整，得到每一所述视频帧对应的多个调整宏块，而后根据调整宏块对所述多个视频帧分别进行视频压缩，得到第二监控视频，所述目标变动概率和覆盖对应像素点的调整宏块的尺寸呈负相关关系。本发明通过宏块的调整，可提升对应预设的监控目标的区域的清晰度。
📄 2025110137047
📂 H04N19_85
👤 哈尔滨途通科技有限公司
📅 2025-07-23
本申请涉及视频传输技术领域，具体涉及一种5G物联网远程监控视频传输方法，该方法包括：获取物联网远程监控视频传输数据；通过分析每帧监控视频传输数据的局部特征变化差异确定各元素的局部横纵特征差异值；根据不同帧监控视频传输数据之间相同位置的局部区域的局部横纵特征差异值计算各元素的帧间局部动态变化系数；根据所有元素的帧间局部动态变化系数计算每帧监控视频传输数据的视频传输冗余特征值；根据每帧监控视频传输数据的视频传输冗余特征值，获取每帧监控视频传输数据的压缩率；基于每帧监控视频传输数据的压缩率对物联网远程监控视频进行压缩传输。从而提高对物联网远程监控视频压缩传输的质量。
📄 2024105931874
📂 H04N7_18
👤 中芯科技(哈尔滨)有限公司
📅 2024-05-14
已申报项目
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
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