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公开(公告)号：CN109783475B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN201910062151.2
申请日：2019-01-23
Applicant: 福州大学
IPC: G06F16/21 , G06F16/70 , G06N3/04 , H04N19/154
Abstract: 本发明涉及一种视频失真效应标记大规模数据库的构建方法，首先准备含有某种失真效应的大规模测试视频序列；接着识别可感知失真区域；然后使用空间滑动窗口对失真区域进行初步分割及标记，得到初步分割的正、负样本；最后使用小步长滑动的方式进一步获得失真区域的精细边缘，从而得到具备精细标记的大规模数据库。本发明的数据库能够对视频失真效应做出的客观标记，可用于构建相应的失真效应识别算法，并对改善视频编码及传输策略做出指导。
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公开(公告)号：CN113408624A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110689700.6
申请日：2021-06-22
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于迁移学习的任务导向的图像质量测评方法，包括以下步骤：步骤S1:获取水下鱼类检测数据集，并进行标注及整理，得到鱼类目标检测数据集；步骤S2:基于鱼类目标检测数据集训练yolov4网络模型，得到鱼类检测模型fish‑yolov4；步骤S3:构建水下鱼类检测任务导向的图像质量数据库；步骤S4:基于水下鱼类检测任务导向的图像质量数据库，对鱼类检测模型fish‑yolov4进行迁移学习及微调，得到最终的检测模型。本发明能够有效提高图像质量测评效率，提高测评的可靠性及真实性。
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公开(公告)号：CN110796602B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201911046976.1
申请日：2019-10-30
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种用于降低图像透视变换后失真的方法，首先基于原始视图图像求取透视变换矩阵；然后根据透视变换矩阵对原始视图进行图形校正，将原始视图图像变换到目标视图图像；最后对图像做锐化处理以增强目标图像的细节层次，对锐化处理后的图像通过双线性插值的方法对图片进行缩放。本发明能够有效降低图像透视变换后的失真，改善了图像的视觉质量。
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公开(公告)号：CN111757129A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010645425.3
申请日：2020-07-07
Applicant: 福州大学
IPC: H04N19/96 , H04N19/124 , H04N19/176
Abstract: 本发明涉及一种面向VVC的快速帧内预测方法，包括以下步骤：步骤S1：构建HAD代价预测模型，预测每种预测模式的HAD代价，按从小到大的排序，并选择前若干个HAD代价的模式初始化CU候选模式列表；步骤S2:通过统计分析候选模式成为最佳模式的概率，优化CU候选模式列表；步骤S3:基于贝叶斯定理，在每个CU深度级别执行CU划分的提前终止，进一步进行VVC的下一步编码流程，从而加快编码时间。本发明实现在保证视频质量的前提下，有效地加快了视频的编码时间。
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公开(公告)号：CN111711810A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010617647.4
申请日：2020-06-30
Applicant: 福州大学
IPC: H04N13/106 , H04N13/161 , H04N13/194 , H04L29/06
Abstract: 本发明涉及一种基于非对称码率分配的立体视频传输方法，包括以下步骤：步骤S1:基于左、右视点码率非对称情况下的立体视频感知质量，建立立体视频客观质量模型；步骤S2:根据立体视频客观质量模型，利用数学模型表达预测网络带宽过程和缓存状态变化的过程，建立基于HTTP动态自适应流媒体技术的立体视频码率自适应传输算法模型；步骤S3:在立体视频传输系统中，根据基于HTTP动态自适应流媒体技术的立体视频码率自适应传输算法模型，为每次视频片段下载请求提供最佳左、右视点码率组合，完成立体视频的传输。本发明可以有效预测立体视频质量，实现非对称码率的自适应传输。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110796602A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201911046976.1
申请日：2019-10-30
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种用于降低图像透视变换后失真的方法，首先基于原始视图图像求取透视变换矩阵；然后根据透视变换矩阵对原始视图进行图形校正，将原始视图图像变换到目标视图图像；最后对图像做锐化处理以增强目标图像的细节层次，对锐化处理后的图像通过双线性插值的方法对图片进行缩放。本发明能够有效降低图像透视变换后的失真，改善了图像的视觉质量。
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公开(公告)号：CN107564288B
公开(公告)日：2019-12-17
申请号：CN201710934943.5
申请日：2017-10-10
Applicant: 福州大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明涉及一种基于张量填充的城市交通流预测方法，包括以下步骤：步骤S1：收集预测点所邻近的交通流状态数据；步骤S2：根据收集交通数据做初始填充；步骤S3：设计交通数据张量；步骤S4：根据设计的交通流数据张量基于张量分解动态填充进行动态填充预测。本发明提出的一种基于张量填充的城市交通流预测方法，克服了现有技术中在交通流数据源存在缺失下预测精度不佳的缺陷；构建交通流张量模型同时采用划分张量窗口动态填充的方式，提高了在交通流预测数据源存在缺失下的预测精度。
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公开(公告)号：CN109783475A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910062151.2
申请日：2019-01-23
Applicant: 福州大学
IPC: G06F16/21 , G06F16/70 , G06N3/04 , H04N19/154
Abstract: 本发明涉及一种视频失真效应标记大规模数据库的构建方法，首先准备含有某种失真效应的大规模测试视频序列；接着识别可感知失真区域；然后使用空间滑动窗口对失真区域进行初步分割及标记，得到初步分割的正、负样本；最后使用小步长滑动的方式进一步获得失真区域的精细边缘，从而得到具备精细标记的大规模数据库。本发明的数据库能够对视频失真效应做出的客观标记，可用于构建相应的失真效应识别算法，并对改善视频编码及传输策略做出指导。
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公开(公告)号：CN109587482A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811514424.4
申请日：2018-12-12
Applicant: 福州大学
IPC: H04N19/103 , H04N19/159 , H04N19/176 , H04N19/44 , H04N19/50 , H04N19/70
Abstract: 本发明涉及一种基于置信度的帧内编码器优化方法，首先计算各模式的置信度，根据模式的置信度和角度构建二维矢量；其次，根据预测模式的置信度，进一步减少模式候选列表的数量。最后，基于预测模式的置信度，设定阈值以确定CU划分是否提前终止。本发明能够保证视频质量的前提下，大幅提高视频编码的效率。
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公开(公告)号：CN108764478A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810525962.7
申请日：2018-05-28
Applicant: 福州大学
IPC: G06N5/02
CPC classification number: G06N5/022
Abstract: 本发明涉及一种基于遗忘机制的全局核密度估计模型的更新方法。依靠分布节点与中心节点实现分布式场景下核密度估计模型的有效更新。当更新检测时刻到达，分布节点首先进行本地核密度估计模型变化显著性判别，将判别结果上报至中心节点；中心节点对判别结果进行汇总并判断是否满足全局更新条件；若到达全局更新时刻，则开始分为“知识”学习、回忆、遗忘三步骤的更新过程，最终基于历史与最新的本地核密度估计模型得出最新的全局核密度模型。
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