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公开(公告)号：CN112804524A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN201911111352.3
申请日：2019-11-13
Applicant: 北京大学
IPC: H04N19/11 , H04N19/122 , H04N19/147
Abstract: 一种针对AVS2的帧内快速模式决策方法，其特征在于，包括下列步骤：将β与30种角度预测模式对应的纹理方向角进行比较，选择与β最接近的12种角度所对应的角度预测模式，再加上3种非角度预测模式，遍历上述15种帧内预测模式的基于SATD的率失真代价的计算；经过比较，获得其中9种基于SATD的率失真代价较小的帧内预测模式作为候选模式，将候选模式按照其对应的基于SATD的率失真代价由小到大的顺序依次排列，形成第一级候选列表。本发明技术方案能够在视频的客观质量几乎不变的条件下，加快帧内模式决策，最终降低帧内编码的计算复杂度。
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公开(公告)号：CN103227924B
公开(公告)日：2016-08-03
申请号：CN201310163055.X
申请日：2013-05-07
Applicant: 北京大学
IPC: H04N19/13 , H04N19/176 , H04N19/70 , H04N19/91
Abstract: 本发明公开了一种算术编码器设计方法及实现装置，包括以下四种技术：front?buffer设计，算法结构联合优化、muti?bin处理技术以及混合上下文存储机制，其中front?buffer设计是为了解决一个宏块经过二进制转换后产生的二进制序列（bin）数会在很大的一个范围内波动，而二进制算术编码模块（BAC）在单位时间内处理的二进制序列（bin）数有限的问题；算法结构联合优化主要是采用time borrowing技术将low的处理安插在range的处理之后；muti?bin处理技术是利用MPS的计算较LPS简单得多，所以我们可以在一个时钟周期处理多个MPS；混合上下文存储机制是针对本发明2bins/cycle吞吐率的特定应用而发明的存储方法，该方法能在存储大量的上下文模型的同时，对这些模型进行快速的访存。本发明适用于多级流水线结构的编码，尤其适用于高清分辨率实时编码。
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公开(公告)号：CN102647595A
公开(公告)日：2012-08-22
申请号：CN201210116960.5
申请日：2012-04-19
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于AVS的亚像素运动估计的装置，该装置包含两套插值搜索电路。每套插值电路中分别包含1/2插值单元、1/4插值单元、模式选择单元和色度差值单元。在1/2像素差值搜索中记录最优1/2像素点和最差1/2像素点的位置。根据这两个点的位置信息预判出一个1/4像素点位置，并假定该点是最优1/4像素点。在1/4插值单元中使用跳跃插值单元直接用整像素插值出该1/4像素点。得到1/4像素点后，使之与最优1/2像素点做比较，选出两点中最优匹配点作为搜索结果。跳跃插值单元可通过配置参数和统筹调度复用于前向参考模式、后向参考模式、直接模式和对称模式，减少实现中电路的开销。
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公开(公告)号：CN101860747A
公开(公告)日：2010-10-13
申请号：CN201010136722.1
申请日：2010-03-31
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种亚像素运动估计系统及方法。其中，该系统包括控制单元、前向电路、后向电路、双向电路和最优方向判定输出单元。所述前向电路、后向电路、双向电路连接于所述控制单元和所述最优方向判定输出单元之间，所述控制单元还直接与所述最优方向判定输出单元相连接。本发明通过顶层控制单元发送的控制信号及命令字的不同，实现了直接模式复用亚像素运动估计的插值电路；并且，可以基于三步搜索法，实现1/2像素运动估计与1/4像素运动估计间的模式流水。在双向电路中，选取整像素前向运动矢量，然后预测出后向运动矢量，并由这一对运动矢量计算代价，简化了硬件设计的复杂度，节约硬件资源消耗。
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公开(公告)号：CN112804524B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN201911111352.3
申请日：2019-11-13
Applicant: 北京大学
IPC: H04N19/11 , H04N19/122 , H04N19/147
Abstract: 一种针对AVS2的帧内快速模式决策方法，其特征在于，包括下列步骤：将β与30种角度预测模式对应的纹理方向角进行比较，选择与β最接近的12种角度所对应的角度预测模式，再加上3种非角度预测模式，遍历上述15种帧内预测模式的基于SATD的率失真代价的计算；经过比较，获得其中9种基于SATD的率失真代价较小的帧内预测模式作为候选模式，将候选模式按照其对应的基于SATD的率失真代价由小到大的顺序依次排列，形成第一级候选列表。本发明技术方案能够在视频的客观质量几乎不变的条件下，加快帧内模式决策，最终降低帧内编码的计算复杂度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114014843B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202111363417.0
申请日：2021-11-17
Applicant: 北京大学第一医院
IPC: C07D403/14 , C09K11/06 , A61K51/04 , A61K49/00
Abstract: 本发明属于核医学领域，涉及一种PSMA靶向核素/荧光双模态配体和分子探针与应用。所述PSMA靶向核素/荧光双模态配体具有式I所示结构，R为核素螯合基团；Q为荧光基团；n为0‑6。本发明以三七素‑脲基为PSMA的靶向结构，通过优化linker，然后进行核素/荧光双功能化，设计合成了一系列靶向PSMA的双模态分子探针，并在体外和体内方面进行了详细的评估。该类核素/荧光双模态探针，可以用于术前PET/CT显像以制定手术路线，术中进行荧光指导，进行精准肿瘤定位和边界划分，提高术后疗效。
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公开(公告)号：CN114014843A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111363417.0
申请日：2021-11-17
Applicant: 北京大学第一医院
IPC: C07D403/14 , C09K11/06 , A61K51/04 , A61K49/00
Abstract: 本发明属于核医学领域，涉及一种PSMA靶向核素/荧光双模态配体和分子探针与应用。所述PSMA靶向核素/荧光双模态配体具有式I所示结构，R为核素螯合基团；Q为荧光基团；n为0‑6。本发明以三七素‑脲基为PSMA的靶向结构，通过优化linker，然后进行核素/荧光双功能化，设计合成了一系列靶向PSMA的双模态分子探针，并在体外和体内方面进行了详细的评估。该类核素/荧光双模态探针，可以用于术前PET/CT显像以制定手术路线，术中进行荧光指导，进行精准肿瘤定位和边界划分，提高术后疗效。
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公开(公告)号：CN112825557A
公开(公告)日：2021-05-21
申请号：CN201911151723.0
申请日：2019-11-20
Applicant: 北京大学
IPC: H04N19/154
Abstract: 一种针对于视频编码的自适应感知时空域量化，其特征在于，在同样的主观质量下，去除视频中的空域和时域视觉冗余，包括下列步骤：步骤一、建立JND感知空域复杂度计算模型；步骤二、用公式(4)计算一帧原始图像每个像素的JND值，计算每个CTU的JND方差步骤三、计算感知空域量化偏移值步骤四、建立感知时域复杂度计算模型；步骤五、计算感知空域量化偏移值步骤六、计算最终感知联合时空域量化偏移值以及相应的λ；的计算过程；本发明既考虑了每帧图像的空域视觉冗余信息又考虑了视频图像每帧之间的时域视觉冗余信息，以不降低视频的主观质量为目标，通过自适应量化的方式，同时减少这两种冗余信息，节约更多的码率。
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公开(公告)号：CN111541864A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN201910803145.8
申请日：2019-08-28
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明涉及安防监控和人工智能领域，特别涉及一种数字视网膜软件定义摄像机方法。包括接入监控视频流，将监控视频流输入智能转换器；按照软件定义摄像机协议对监控视频流进行处理；对智能转换器的系统资源进行监视；智能转换器系统资源可用时，对处理后的监控视频流调用相应的计算模型进行智能计算；将智能计算结果发送至云端平台；云端平台存储接收到的数据，并接收终端的检索、特征计算，将检索、特征计算得到的结果返回至终端进行显示。解决目前传统视频监控摄像机不能对监控场景中人车等动态目标的提取与分析的问题，以及监控视频在大规模汇聚应用时无法对摄像机的视频分析算法进行定义、更新的问题。
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公开(公告)号：CN110719438A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201910804230.6
申请日：2019-08-28
Applicant: 北京大学
IPC: H04N7/18 , H04N19/42 , H04N19/85 , H04N21/435 , H04N21/44 , H04N21/4402
Abstract: 本申请提供一种数字视网膜视频流与特征流的同步传输控制方法及装置、一种电子设备、一种网络视频监控设备以及一种计算机可读介质。其中，所述方法包括：获取监控视频流；采用视频浓缩技术，生成所述监控视频流对应的浓缩视频流；以及提取所述监控视频流中的特征信息，形成特征流；将所述浓缩视频流和所述特征流分别上传至云端服务器。由于浓缩视频流具有占用存储空间小但保真率高等优点，因此，相较于现有技术中将所有监控视频流都上传至云端服务器的方式，本申请方法具有占用存储空间小、网络传输负荷低、传输效率高等优点；同时，通过根据监控视频流提取特征流并上传至云端服务器，有助于快速识别定位目标、挖掘其行动轨迹等，可有效提升监控视频的调阅效率。
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