公开(公告)号：CN113301331B

公开(公告)日：2022-11-04

申请号：CN202110574294.9

申请日：2021-05-25

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 张梦璐 ,  陈雨时 ,  张晔

IPC: H04N19/11 ,  H04N19/147 ,  H04N19/61

Abstract: 基于通用视频编码标准的帧内预测编码模式快速决策方法，属于视频编码技术领域，本发明为解决现有通用视频编码技术中存在的编码复杂度高，未对编码模式相关性进行分析，未对帧内模式决策的两个过程中需要遍历计算代价值的编码模式进行自适应筛选的问题。它对构造的初始集合进行粗略模式决策处理，将保留的预测模式与其相邻预测模式组成新的预测模式集合，再对其进行粗略模式决策处理，比较哈德玛变换代价值，与最可能预测模式MPM合并，去除重复的预测模式，计算其最小哈德玛变换代价值，将其他哈德玛变换代价值大于1.5倍最小哈德玛变换代价值的预测模式去除；保留两个最小哈德玛变换代价值对应的编码模式。本发明用于视频编码技术。

公开(公告)号：CN115639535A

公开(公告)日：2023-01-24

申请号：CN202211296952.3

申请日：2022-10-21

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 陈雨时 ,  张梦璐 ,  位寅生 ,  于雷

IPC: G01S7/41

Abstract: 本发明提出一种基于Transformer的雷达干扰信号识别方法，包括：构建雷达干扰信号时域数据集，并对雷达干扰信号时域数据集进行处理获取第一训练数据集；对第一训练数据集进行样本之间的采样点融合，获取第二训练数据集；将第一训练数据集与第二训练数据集进行拼接获取第三训练数据集；将第三训练数据集输入Transformer模型中进行特征提取，Transformer模型对应的损失函数为类别向量中包含的特征对应的损失函数与各个采样窗中包含的特征对应的损失函数之和，通过优化算法获取使Transformer模型损失最小的模型参数；通过对第三训练数据集采用有放回抽样策略得到T个采样训练集，通过采样训练集以及模型参数训练T个Transformer模型；将测试数据集输入训练好的T个Transformer模型中，通过投票获取识别结果。

公开(公告)号：CN113301331A

公开(公告)日：2021-08-24

申请号：CN202110574294.9

申请日：2021-05-25

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 张梦璐 ,  陈雨时 ,  张晔

IPC: H04N19/11 ,  H04N19/147 ,  H04N19/61

Abstract: 基于通用视频编码标准的帧内预测编码模式快速决策方法，属于视频编码技术领域，本发明为解决现有通用视频编码技术中存在的编码复杂度高，未对编码模式相关性进行分析，未对帧内模式决策的两个过程中需要遍历计算代价值的编码模式进行自适应筛选的问题。它对构造的初始集合进行粗略模式决策处理，将保留的预测模式与其相邻预测模式组成新的预测模式集合，再对其进行粗略模式决策处理，比较哈德玛变换代价值，与最可能预测模式MPM合并，去除重复的预测模式，计算其最小哈德玛变换代价值，将其他哈德玛变换代价值大于1.5倍最小哈德玛变换代价值的预测模式去除；保留两个最小哈德玛变换代价值对应的编码模式。本发明用于视频编码技术。