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公开(公告)号：CN104219526A
公开(公告)日：2014-12-17
申请号：CN201410440120.3
申请日：2014-09-01
Applicant: 国家广播电影电视总局广播科学研究院 , 北京邮电大学
IPC: H04N19/154 , H04N17/00
Abstract: 本发明涉及一种基于恰可察感知质量判决准则的HEVC率失真优化算法，其技术特点是：分析每一帧中每个宏块的运动模式及静态纹理特征，获得当前宏块的感知质量类型，得到图像显著区域；计算基于视觉显著性区域的恰可察失真阈值；计算基于恰可察失真模型的感知质量；根据基于恰可察失真模型的感知质量进行率失真优化。本发明设计合理，其采用基于恰可察感知质量判决准则进行HEVC率失真优化，能够克服均方误差MSE作为衡量视频失真评价标准的不足，使得最终的编码效果更加符合人眼的主观感知质量，同时，在主观质量不降低的前提下容忍更多的噪声，去除不必要的感知冗余，从而提高了压缩效率，降低了编码后文件的码率。
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公开(公告)号：CN103647975B
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201310634457.3
申请日：2013-12-02
Applicant: 国家广播电影电视总局广播科学研究院 , 北京邮电大学
Abstract: 一种基于直方图分析的改进样本自适应偏移滤波方法，包括以下步骤：根据重建帧的编码树块中的所有样本值的灰度值，分析其直方图分布情况，根据直方图分布情况对编码树块进行分类；将自适应样本偏移滤波的划分为窄编码树块模式、宽编码树块模式、双中心编码树块模式和默认模式，分别计算不同分类模式下的最佳率失真代价值，选择最小的率失真代价值对应的模式作为真正采用的带滤波模式，对相应的带开始位置以及偏移值编码并传输。本发明根据编码树块直方图分布的特点，新增三种更加精确和高效的滤波分类方法，从而提高了样本自适应偏移滤波方法的精确性，在码率相同的情况下，能有效提高视频主客观质量。
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公开(公告)号：CN104219525A
公开(公告)日：2014-12-17
申请号：CN201410438723.X
申请日：2014-09-01
Applicant: 国家广播电影电视总局广播科学研究院 , 北京邮电大学
IPC: H04N19/154 , H04N19/147 , H04N19/176 , H04N19/625
Abstract: 本发明涉及一种基于显著性和最小可察觉失真的感知视频编码方法，属于视频编码领域。其技术特点是：分别计算待处理视频帧图像的显著值和最小可察觉失真值，根据视频帧图像的显著值调整最小可察觉失真值，得到显著性最小可察觉失真阈值；根据显著性最小可察觉失真阈值对视频编码过程中的残差进行滤波，得到基于显著性和最小可察觉失真的感知视频编码。本发明设计合理，其在HEVC的框架基础上，将人眼视觉两大感知模型——视觉注意力模型和视觉敏感模型相结合构成一种显著性和最小可察觉失真(Saliency–Just Noticeable Distortion，S-JND)算法，能够进一步挖掘并去除视频数据中的视觉冗余，在不影响主观质量的情况下，有效减小了视频编码码率，提高了视频编码效率。
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公开(公告)号：CN103647975A
公开(公告)日：2014-03-19
申请号：CN201310634457.3
申请日：2013-12-02
Applicant: 国家广播电影电视总局广播科学研究院 , 北京邮电大学
Abstract: 一种基于直方图分析的改进样本自适应偏移滤波方法，包括以下步骤：根据重建帧的编码树块中的所有样本值的灰度值，分析其直方图分布情况，根据直方图分布情况对编码树块进行分类；将自适应样本偏移滤波的划分为窄编码树块模式、宽编码树块模式、双中心编码树块模式和默认模式，分别计算不同分类模式下的最佳率失真代价值，选择最小的率失真代价值对应的模式作为真正采用的带滤波模式，对相应的带开始位置以及偏移值编码并传输。本发明根据编码树块直方图分布的特点，新增三种更加精确和高效的滤波分类方法，从而提高了样本自适应偏移滤波方法的精确性，在码率相同的情况下，能有效提高视频主客观质量。
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公开(公告)号：CN104219525B
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201410438723.X
申请日：2014-09-01
Applicant: 国家广播电影电视总局广播科学研究院 , 北京邮电大学
IPC: H04N19/154 , H04N19/147 , H04N19/176 , H04N19/625
Abstract: 本发明涉及一种基于显著性和最小可察觉失真的感知视频编码方法，属于视频编码领域。其技术特点是：分别计算待处理视频帧图像的显著值和最小可察觉失真值，根据视频帧图像的显著值调整最小可察觉失真值，得到显著性最小可察觉失真阈值；根据显著性最小可察觉失真阈值对视频编码过程中的残差进行滤波，得到基于显著性和最小可察觉失真的感知视频编码。本发明设计合理，其在HEVC的框架基础上，将人眼视觉两大感知模型——视觉注意力模型和视觉敏感模型相结合构成一种显著性和最小可察觉失真(Saliency–Just Noticeable Distortion，S‑JND)算法，能够进一步挖掘并去除视频数据中的视觉冗余，在不影响主观质量的情况下，有效减小了视频编码码率，提高了视频编码效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104219526B
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201410440120.3
申请日：2014-09-01
Applicant: 国家广播电影电视总局广播科学研究院 , 北京邮电大学
IPC: H04N19/154 , H04N17/00
Abstract: 本发明涉及一种基于恰可察感知质量判决准则的HEVC率失真优化算法，其技术特点是：分析每一帧中每个宏块的运动模式及静态纹理特征，获得当前宏块的感知质量类型，得到图像显著区域；计算基于视觉显著性区域的恰可察失真阈值；计算基于恰可察失真模型的感知质量；根据基于恰可察失真模型的感知质量进行率失真优化。本发明设计合理，其采用基于恰可察感知质量判决准则进行HEVC率失真优化，能够克服均方误差MSE作为衡量视频失真评价标准的不足，使得最终的编码效果更加符合人眼的主观感知质量，同时，在主观质量不降低的前提下容忍更多的噪声，去除不必要的感知冗余，从而提高了压缩效率，降低了编码后文件的码率。
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公开(公告)号：CN104036280A
公开(公告)日：2014-09-10
申请号：CN201410282739.6
申请日：2014-06-23
Applicant: 国家广播电影电视总局广播科学研究院
Abstract: 本发明涉及一种基于感兴趣区域和聚类相结合的视频指纹方法，其技术特点是包括以下步骤：在视频指纹提取阶段，将视频感兴趣区域作为提取视频指纹的基本单元，采用基于聚类算法去除视频指纹的时域冗余特征；在视频指纹匹配阶段，采用多个视频指纹距离平均值方法的进行视频指纹匹配。本发明从抵御空域和时域视频处理两方面来提升视频指纹的鲁棒性，一方面通过使用感兴趣区域作为视频指纹提取基本单元，获得空域上对于多种空域视频处理鲁棒性并降低了视频指纹提取时间；另一方面对同一视频镜头之内帧的特征进行聚类，在获得对于多种时域视频处理的鲁棒性的同时减小了视频指纹的数据量，同时，从提高余弦相似度判决阈值的稳定性上来提高匹配精度。
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公开(公告)号：CN119485214A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411581779.0
申请日：2024-11-07
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于移动和停放车辆辅助的车‑边协同任务卸载与资源分配方法，网络控制器感知当前所有设备任务信息以及系统当前无线环境信息，将当前任务信息以及系统无线环境信息输入到部署于网络控制器中的已训练完毕的优化模型当中，计算基于当前状态下设备任务卸载决策和资源分配情况；根据得到的设备任务卸载决策信息，决定设备任务在基站的边缘服务器上执行还是在对应基站下的移动或停放车辆上执行；本发明综合考虑了设备任务的卸载决策，分配设备的传输功率，并分配边缘服务器的计算资源和在最大成本的约束条件下分配车辆的计算资源以最小化所有任务处理延迟和设备能耗的加权和，利用任务卸载和资源分配算法，提升系统效率和用户体验。
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公开(公告)号：CN118395205A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410597296.3
申请日：2024-05-14
Applicant: 北京邮电大学 , 北京万方数据股份有限公司
Abstract: 本申请提出了一种多模态跨语言检测方法及装置，涉及计算机技术领域，其中，该方法包括：获取论文原始数据，并通过解析工具将论文原始数据分解为普通文本模态、结构文本模态和图像模态；将普通文本模态输入跨语言相似度模型，输出第一向量数据，并将结构文本模态输入跨语言相似度模型，输出第二向量数据；将图像模态输入图像相似度模型，输出第三向量数据；将第一向量数据、第二向量数据和第三向量数据输入多模态融合学习模型，输出检测结果。采用上述方案的本申请能够有效实现对不同语言论文数据的相似度检测。
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公开(公告)号：CN116431847B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310700719.5
申请日：2023-06-14
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/51 , G06F16/583 , G06F16/31 , G06F16/383 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06N3/094 , G06N3/084 , G06N5/04
Abstract: 本申请提供一种基于多重对比和双路对抗的跨模态哈希检索方法及设备，能够对图像模态的图像信息和文本模态的文本信息进行跨模态语义融合，得到图像推理特征和文本推理特征；对图像推理特征和文本推理特征进行模态间、模态内和全局局部的多重对比哈希学习和双路对抗学习，得到二进制哈希码，通过多重对比学习进行全局局部、模态内和模态间的语义匹配和融合，并通过双路对抗学习机制更好地对齐不同模态哈希码的语义分布，产生更高质量和更具判别性的二进制哈希码作为跨模态检索的统一哈希表示。使用二进制哈希码，可以快速实现跨模态检索；此外，哈希码占用的内存空间也显著减少，且哈希码具有唯一性，以此确保跨模态检索的高效性和准确性。
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