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公开(公告)号：CN108063944B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201711335032.7
申请日：2017-12-14
Applicant: 西北工业大学
IPC: H04N19/147 , H04N19/154 , H04N19/167 , H04N19/172
Abstract: 本发明提供了一种基于视觉显著性的感知码率控制方法，涉及视频技术领域，本发明计算每个像素点的显著值并计算LCU的显著值，将LCU的显著值作为该LCU失真的权重，之后计算λ，并由λ计算QP。由于采用了视觉显著性作为权重进行码率分配，显著区域的PSNR得到提高，使得重建视频显著区域的主观质量更好，本发明码率失配较低；显著区域的PSNR得到提高，显著区域的主观质量得到提高；非显著区域的PSNR略有下降，但由于人眼对非感兴趣区域的关注程度较低，所以非显著区域的主观质量改变基本可以忽略。
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公开(公告)号：CN108063945B
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN201711389299.4
申请日：2017-12-21
Applicant: 西北工业大学
IPC: H04N19/149 , H04N19/146 , H04N19/186 , H04N19/176 , H04N19/70 , H04N19/91 , H04N19/13
Abstract: 本发明提供了一种基于元素类别的线性码率估计方法，涉及视频编码技术领域，首先将系数分为亮度和色度两组，然后分别在亮度编码组和色度编码组中按照元素类型和TU尺寸进一步划分，之后在每一组中选取特征参量，建立码率估计值与参量间的线性回归方程，最后选用视频序列进行训练，得出各组的线性回归系数。本发明消除了码率计算中由于编码结构造成的运算冗余，降低了码率计算复杂度，对语法元素进行细致的分组，在每组中分别建立线性回归方程进行码率估计，准确度更高，有效降低了RDO码率计算的复杂度，提高了编码效率；码率估计准确度较高，编码质量损失较小；鲁棒性强，在不同视频序列中都有较好的优化效果。
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公开(公告)号：CN108009524B
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN201711420524.6
申请日：2017-12-25
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于全卷积网络的车道线检测方法，涉及交通信息检测领域，本发明对全卷积车道线检测网络的输出特征图进行概率运算，得到输入图片中每块区域出现车道线的概率，并设定预测概率阈值，实现车道线的提取与检测。本发明能够同时实现直线型车道线和弯曲型车道线的检测，使用车道线检测损失函数对全卷积车道线检测网络进行训练，提升车道线的检测效果，卷积神经网络从车道线分类数据集中学习车道线的抽象特征，而不是简单地提取车道线的外部特征；只需存储车道线检测网络模型就能够实现对新输入图像的检测，节省存储空间，适用于车载嵌入设备；采用小型浅层的全卷积车道线检测网络进行检测加速，检测速度较快。
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公开(公告)号：CN113014923A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110232921.0
申请日：2021-03-03
Applicant: 西北工业大学
IPC: H04N19/139 , H04N19/149 , H04N19/52 , G06K9/00 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于压缩域表征运动向量的行为识别方法，首先，使用提出的利用运动向量进行视频关键信息序列检测模块提取源视频内关键信息子序列，并在子序列中进行稀疏采样，降低整体的计算复杂度。其次，利用视频编码解耦合以及相机方向角估计方法来提升运动向量的信息完整性和准确性。最后利用多输入多模态行为识别网络模型对视频动作进行有效识别。本发明极大程度降低了整体方法的计算复杂度，有效地提高视频端到端行为识别的实时性；提高了网络模型对视频有效信息的利用，在不增加计算复杂度的前提下有效地提高了行为识别准确率；克服了原始运动向量表征信息不完整导致网络模型直接利用运动向量识别精度下降的问题。
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公开(公告)号：CN110134567A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910358496.2
申请日：2019-04-30
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的微处理器非均匀采样热分布重构方法。首先，利用可透红外光谱的油冷散热系统完成样本温度数据集的制作；其次，在芯片设计或硅后阶段完成模型的训练，并存储训练好的网络；再次，在处理器运行阶段，依据热传感器采样温度数据，使用分类网络判断工作负载应用程序的所属类别；最后，利用对应的热分布重构网络得到芯片的整体温度分布。由于分别设计了工作负载分类网络模型和热分布重构网络模型，因此利用有限数量热传感器采样的非均匀温度数据进行热分布重构，恢复得到的芯片整体温度分布数据更加精确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108124163A
公开(公告)日：2018-06-05
申请号：CN201711335034.6
申请日：2017-12-14
Applicant: 西北工业大学
IPC: H04N19/61 , H04N19/124 , H04N19/18 , H04N19/122
Abstract: 本发明提供了一种适用于HEVC的全零块检测方法，涉及视频处理技术领域，本发明计算预测残差子块的按沃尔什序排列的沃尔什变换WT系数矩阵，根据预测残差子块的沃尔什序WT系数矩阵计算与TB同阶的沃尔什序WT系数矩阵，根据沃尔什序WT变换系数或预测残差检测全零块。本发明与基于SAD和SATD的算法相比，直接使用最大变换系数检测全零块，避免了由残差能量分布差异所造成的误检测，从而极大提高了检测效率，本发明不仅能检测UQ中的全零块，也能检测RDOQ中的全零块；对4种尺寸的全零块都有较高的检测效率；编码器的率失真性能损失较小，基本可以忽略；变换/量化运算的整体耗时明显下降，提高了编码的速度。
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公开(公告)号：CN108063947A
公开(公告)日：2018-05-22
申请号：CN201711335009.8
申请日：2017-12-14
Applicant: 西北工业大学
IPC: H04N19/176 , H04N19/186 , H04N19/182 , H04N19/129 , H04N19/136 , H04N19/463 , H04N19/50 , H04N19/426
Abstract: 本发明提供了一种基于像素纹理的无损参考帧压缩方法，涉及数字视频信号编解码领域，本发明提供一种快速高效的参考帧压缩方法，适用于HEVC视频标准所规定的编解码过程，可以实现无损参考帧的压缩和解码，主要包含两个过程：基于像素纹理的像素方向预测和动态阶数一元/指数‑哥伦布编码，与MDA&SFL算法相比，本发明实现60％以上的视频参考帧压缩率，即将参考帧数据存储的带宽需求降低60以上，降低了编解码器与外部存储器之间的数据交换量，从而降低由数据读取引起的IO功耗，可以随机调用压缩的像素单元。
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公开(公告)号：CN108021898A
公开(公告)日：2018-05-11
申请号：CN201711335173.9
申请日：2017-12-14
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于适配距离量度学习的人物再识别方法，涉及视频图像处理领域，本发明构建人物特征表示模型，利用LMNN距离量度学习方法，学习获得公共数据距离量度，在目标数据集上，根据适配距离量度进行求解，比较查询人物与候选人物临近距离，具有最小损失的候选人物即为查询人物的再识别结果。本发明适配距离量度学习利用公共数据集与目标数据集的距离量度信息，学习拟合目标数据集的再识别任务的距离量度，适配距离量度学习整合公共数据集距离量度与目标数据集距离量度，有效提高目标数据集人物再识别任务准确率；适配距离量度学习能够克服过拟合问题，取得较高的再识别准确率；有效抑制再识别任务中多图像比较的类大方差大于类间方差问题。
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公开(公告)号：CN100551071C
公开(公告)日：2009-10-14
申请号：CN200810017569.3
申请日：2008-02-29
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于中心预测的整数像素快速混合搜索方法，采用运动矢量的空间域预测、时间域预测、UpLayer预测、多参考帧预测和零矢量预测进行搜索窗中心预测，对五种预测模式得到的候选点分别计算块匹配失真度，选取最小块匹配失真度对应的点作为搜索窗中心点；设置搜索方向快速界定门限T1、预测成功判定门限T2和中途截止门限T3；根据预测和设置的门限进行CPFMS搜索，寻找全局最优点。本发明具有很强的适应性，与FS算法和UMHexagonS算法相比，亮度信号的PSNR损失较小，对视频重建质量的影响基本可以忽略；比特率增加很小，编码效率基本不变；整数像素精度运动估计的耗时下降明显，提高了编码的速度。
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公开(公告)号：CN101237580A
公开(公告)日：2008-08-06
申请号：CN200810017569.3
申请日：2008-02-29
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于中心预测的整数像素快速混合搜索方法，采用运动矢量的空间域预测、时间域预测、UpLayer预测、多参考帧预测和零矢量预测进行搜索窗中心预测，对五种预测模式得到的候选点分别计算块匹配失真度，选取最小块匹配失真度对应的点作为搜索窗中心点；设置搜索方向快速界定门限T1、预测成功判定门限T2和中途截止门限T3；根据预测和设置的门限进行CPFMS搜索，寻找全局最优点。本发明具有很强的适应性，与FS算法和UMHexagonS算法相比，亮度信号的PSNR损失较小，对视频重建质量的影响基本可以忽略；比特率增加很小，编码效率基本不变；整数像素精度运动估计的耗时下降明显，提高了编码的速度。
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