| 专利名称 | 基于学习的视频编解码框架 | 申请号 | CN201810064012.9 | 专利类型 | 发明专利 | 公开（公告）号 | CN108174218A | 公开（授权）日 | 2018.06.15 | 申请（专利权）人 | 中国科学技术大学 | 发明（设计）人 | 陈志波;何天宇;金鑫;刘森 | 主分类号 | H04N19/503(2014.01)I | IPC主分类号 | H04N19/503(2014.01)I;H04N19/593(2014.01)I;H04N19/192(2014.01)I;H04N19/147(2014.01)I;H04N19/70(2014.01)I | 专利有效期 | 基于学习的视频编解码框架 至基于学习的视频编解码框架 | 法律状态 | 实质审查的生效 | 说明书摘要 | 本发明公开了一种基于学习的视频编解码框架，包括：空时域重构内存，用于存储经编码与解码之后的重构视频内容；空时域预测网络，用于利用重构视频内容的空时域相关性，通过卷积神经网络以及循环神经网络对其建模，输出当前编码块的预测值；预测值与原始值相减形成残差；迭代分析器与迭代合成器，逐级对输入残差编解码；二值化器，将迭代分析器的输出量化为二值表示；熵编码器，对量化后的编码输出进行熵编码，后获得输出码流；熵解码器，对输出码流进行熵解码，后输出给迭代合成器。该编码框架，通过基于学习的VoxelCNN(空时域预测网络)实现了空时域的预测，并用残差迭代编码的方法实现视频编码率失真优化的控制。 1 |
1、源头对接，价格透明
2、平台验证，实名审核
3、合同监控，代办手续
4、专员跟进，交易保障