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公开(公告)号：CN118035472A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410175820.8
申请日：2024-02-07
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06F16/438 , G06F16/483 , G06F3/0481
Abstract: 本公开关于一种基于多媒体资源的标签显示方法、装置、设备及存储介质，属于多媒体技术领域。该方法在多媒体资源播放过程中，通过在多媒体资源的画面上显示标签，在标签中显示多媒体资源所关联的对象的关键信息，使得多媒体资源的画面能够额外承载该对象的关键信息，并且，通过轮播的方式在标签中显示对象的关键信息，使得多媒体资源的画面能够承载该对象更多的关键信息，从而能够提高多媒体资源播放过程中的信息传递效率以及资源利用率。
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公开(公告)号：CN113194320B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202110478227.7
申请日：2021-04-30
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: H04N19/50 , H04N19/149
Abstract: 本公开关于一种参数预测模型的训练方法及装置和参数预测方法及装置，所述训练方法包括：获取训练样本集，其中，所述训练样本集包括多个视频样本以及每个视频样本的视频编码相关参数的真实值，其中，每个视频样本的视频编码相关参数的真实值是基于在所述视频编码相关参数的不同值下对该视频训练样本进行编码而获得的质量评价数据和码率计算得到；将视频样本的视频特征输入到所述参数预测模型，得到所述视频编码相关参数的预测值；基于所述视频样本的所述视频编码相关参数的预测值和真实值，计算损失函数；根据计算的损失函数调整所述参数预测模型的参数，以对所述参数预测模型进行训练。
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公开(公告)号：CN113891074A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111370720.3
申请日：2021-11-18
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: H04N19/11 , H04N19/176
Abstract: 本公开提供了一种视频编码方法和装置、电子装置和计算机可读存储介质，其中，所述视频编码方法包括：确定针对从视频图像帧划分出的图像块的第一帧内预测模式以及用于帧内预测的参考像素；基于当前图像块的周围图像块的第一帧内预测模式，确定所述当前图像块中的参考像素对应的权重；基于率失真代价函数确定所述当前图像块在至少一个帧内预测模式下的率失真代价值；根据所述至少一个候选帧内预测模式下的所述率失真代价值确定所述图像块的第二帧内预测模式，并使用第二帧内预测模式对所述图像块执行编码。本公开的方法能够减少参考像素失真对预测编码的影响，提高预测精度。
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公开(公告)号：CN110536168B
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN201910860878.5
申请日：2019-09-11
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: H04N21/437 , H04N21/4402 , H04N21/2343 , H04N21/239 , H04N21/2743 , H04N19/14 , H04N19/503 , H04N19/593 , H04N19/40 , H04N19/184
Abstract: 本公开关于一种视频上传方法、装置、电子设备及存储介质。所述视频上传方法应用于客户端，包括：获取待上传视频；确定待上传视频的编码复杂度；将编码复杂度和预设阈值进行比较，确定编码复杂度与预设阈值之间的差异；根据差异，从预设的多个编码参数集中，获取与该差异对应的编码参数集中的目标编码参数；按照目标编码参数，对待上传视频进行编码，并将编码后的待上传视频上传至服务器。由于本公开实施例先针对待上传视频计算了编码复杂度，再将计算出的编码复杂度与预设阈值进行比较，因此可以根据比较结果判断当前的编码参数是否与待上传视频相匹配，并进一步选取合适的编码参数，从而实现了根据上传环境来调整视频的编码参数。
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公开(公告)号：CN109600611B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201811330023.3
申请日：2018-11-09
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: H04N19/117 , H04N19/186 , H04N19/182 , H04N19/70 , H04N19/96
Abstract: 本申请是关于一种环路滤波方法、环路滤波装置、电子设备和可读介质。所述环路滤波方法包括：根据滤波器尺寸和形状在编码树单元的实际边界之外设置虚拟边界；在所述实际边界和虚拟边界之间填充虚拟像素样本；以及当对所述编码树单元中的多个像素进行环路滤波时，采用所述虚拟像素样本代替所述编码树单元的实际边界之外的像素进行环路滤波。该方法在实际边界之外设置虚拟边界，并在虚拟边界和实际边界之间设置虚拟像素样本，从而到自适应环路滤波时，能够采用虚拟像素样本，解决了编码树单元之间的数据依赖。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109544490B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201811207500.7
申请日：2018-10-17
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本申请是关于一种图像增强方法、装置和计算机存储介质。该图像增强方法包括：从原始图像提取边缘图像，得到第一边缘图像；对所述第一边缘图像进行自适应特征处理，得到第二边缘图像；将所述原始图像和所述第二边缘图像线性叠加，得到边缘增强的图像。在该图像增强方法中，对所述第一边缘图像进行自适应特征处理，得到第二边缘图像。自适应地分辨出所述第一边缘图像的像素点和噪声，避免对所述第一边缘图像的噪声像素点进行错误的处理，具有更好的抗噪声效果，同时，解决了由于采用深度学习、机器学习的超分辨率算法导致的功耗问题。
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公开(公告)号：CN111327901A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010162588.6
申请日：2020-03-10
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: H04N19/176 , H04N19/593 , H04N19/70
Abstract: 本公开关于一种视频编码方法、装置、存储介质及编码设备，属于音视频技术领域。该方法应用于帧内预测，包括：对于当前帧中的当前编码块，获取当前编码块的仿射运动向量，所述仿射运动向量包括当前编码块的至少两个控制点的控制点块向量；根据所述仿射运动向量获取当前编码块中每个单元的块向量；其中，每个单元的块向量均指向当前帧中与其匹配的参考单元，每个单元包括一个或多个像素点；对于任意一个单元，根据所述单元的块向量在当前帧中确定与其匹配的参考单元，根据所述参考单元对所述单元进行编码。在帧内预测时，本公开可以达到更精确地匹配当前帧中经过仿射变换的重复pattern的目的，从而能够获得更好的视频压缩性能。
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公开(公告)号：CN111225277A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201811427461.1
申请日：2018-11-27
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: H04N21/4402 , H04N19/40 , H04N19/172
Abstract: 本申请是关于一种转码方法、转码装置和计算机存储介质。该转码方法包括：通过解码器对原视频进行解码，获得原视频的视频帧序列及原视频的编码信息，其中，原视频是需要添加图文信息的视频；给视频帧序列添加图文信息，得到添加图文信息后的视频帧序列；通过编码器，使用编码信息对添加图文信息后的视频帧序列进行编码，得到新视频。该转码方法中，编码器基于解码器解码过程中获得的编码信息，对添加图文后的视频帧序列进行编码，解决了全解全编的传统转码方式耗时长且质量易受损的技术问题。
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公开(公告)号：CN110784717A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201910964303.8
申请日：2019-10-11
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: H04N19/177 , H04N19/573 , H04N19/577 , H04N21/4402
Abstract: 本公开是关于一种编码方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：确定视频中的每一个画面组的结构信息，视频中的所有画面组至少包括视频的前预设数量个视频帧中的部分视频帧，目标画面组的结构信息包括：目标画面组中的双向预测帧的最大数量；基于每一个画面组的结构信息，对所述视频进行编码。实现了限制每一个目标画面组中的双向预测帧的数量，每一个目标画面组的解码延迟均较小，提升所有目标画面组的解码速度。从而，在用户进行指示播放视频的操作之后，以较快地速度得到视频的前预设数量个视频帧，然后，开始播放视频，减小播放视频的延迟。
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公开(公告)号：CN110650370A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201910995614.0
申请日：2019-10-18
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: H04N21/44 , H04N21/4402 , H04N21/845 , G06N3/04
Abstract: 本公开关于一种视频编码参数确定方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：将待编码视频切分成多个视频片段；计算各个视频片段的复杂度特征，所述复杂度特征用于表征视频片段的时间复杂度和空间复杂度；将各个视频片段的复杂度特征和当前网络带宽输入预先训练好的神经网络模型中，得到各个视频片段的编码参数。通过本发明实施例提供的技术方案，对于待编码视频切分所得的每一视频片段而言，利用从预先训练好的神经网络模型所输出的编码参数，对该视频片段进行编码，编码后的该视频片段的视频质量较高；且上传编码后的样本视频所需的网络带宽小于当前网络带宽，进而确保成功上传编码后的视频。
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