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公开(公告)号：CN110426560A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910577877.X
申请日：2019-06-28
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种脉冲阵列信号时空上采样器生成方法，包括：根据脉冲阵列信号空域和/或时域上采样需求参数，构建能使脉冲阵列信号由一端传输到另一端的神经网络；获取训练用输入信号和训练用输出信号；利用训练用输入信号和训练用输出信号将所述神经网络训练为上采样器；训练用输入信号为原始脉冲阵列信号，训练用输出信号为对原始脉冲阵列信号进行空域上采样和/或时域上采样得到的上采样信号。本发明增加了脉冲阵列的时域采样频率，从而提高了空间分辨率，适用于高速应用需求；增加了脉冲阵列空域采样频率，适用于视觉任务空间分辨率需求。
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公开(公告)号：CN106658027A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611066195.5
申请日：2016-11-28
IPC: H04N19/61 , H04N19/96 , H04N19/19 , H04N19/172
CPC classification number: H04N19/61 , H04N19/172 , H04N19/19 , H04N19/96
Abstract: 本发明实施例提供了一种背景帧的码率控制方法和装置。所述方法包括：判定待编码背景帧的不同区域的预测参考价值，所述预测参考价值为预测的在进行帧间预测时待编码背景帧的不同区域对待编码普通帧的参考价值；根据所述预测参考价值，设定所述待编码背景帧的不同区域的重要性级别；根据所述不同区域的重要性级别，调整所述待编码背景帧的不同区域的编码质量。根据所述预测参考价值，设定所述待编码背景帧的不同区域的重要性级别；根据所述不同区域的重要性级别，调整所述待编码背景帧的不同区域的编码质量。本发明通过改变背景帧不同参考价值区域的编码质量，有效解决了视频传输过程中瞬时码率突增问题，并且尽可能保证了背景帧的参考价值。
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公开(公告)号：CN109831672B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201910020716.0
申请日：2019-01-09
Applicant: 北京大学
IPC: H04N19/51 , H04N19/513 , H04N19/169 , H04N19/56 , H04N19/557 , H04N19/527 , H04N19/567 , H04N19/96
Abstract: 本发明提供了一种时空脉冲阵列的运动估计方法，该方法包括以下步骤：将所述时空脉冲阵列划分成编码立方体；依据当前编码立方体的特征信息，确定时域和空域的搜索范围及搜索起始点；将所述时空脉冲阵列内的所有脉冲信号在空间平面投影，再进行距离度量和匹配分析；通过当前编码立方体与参考立方体的匹配阈值判断是否提前终止搜索，若小于阈值则提前终止所述搜索，否则继续搜索直至超出搜索范围；筛选最佳参考立方体；输出时空脉冲阵列的运动估计编码信息。本发明可有效地获取高精度的运动矢量，同时加速了运动估计搜索过程，以解决时空脉冲阵列编码信号中运动估计的编码性能局限及时间耗时长的问题。
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公开(公告)号：CN109039980B
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN201810761800.3
申请日：2018-07-12
Applicant: 北京大学
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明提供了一种时空脉冲阵列信号量化的方法，通过信号采样器从局部空间位置采集时域信号，生成时域上的脉冲序列；多个信号采样器阵列按空间位置相互关系排列成脉冲阵列信号；将脉冲阵列信号按一组规定的间隔在时域和空域进行离散化，用最接近的数值来表示该信号的采样值，作为对所述时空脉冲阵列信号的量化。该方法包括：均匀量化，将脉冲阵列信号按照等间隔进行量化；非均匀量化，依据先验信息和量化参数确定不同区间量化间隔，将脉冲阵列信号进行非均匀量化。本发明为同时兼顾时域信息和空域信息的有效的脉冲阵列信号量化方法，满足时域和空域尺度分析的综合需求。
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公开(公告)号：CN110426560B
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN201910577877.X
申请日：2019-06-28
Applicant: 北京大学
IPC: G06T1/40
Abstract: 本发明公开了一种脉冲阵列信号时空上采样器生成方法，包括：根据脉冲阵列信号空域和/或时域上采样需求参数，构建能使脉冲阵列信号由一端传输到另一端的神经网络；获取训练用输入信号和训练用输出信号；利用训练用输入信号和训练用输出信号将所述神经网络训练为上采样器；训练用输入信号为原始脉冲阵列信号，训练用输出信号为对原始脉冲阵列信号进行空域上采样和/或时域上采样得到的上采样信号。本发明增加了脉冲阵列的时域采样频率，从而提高了空间分辨率，适用于高速应用需求；增加了脉冲阵列空域采样频率，适用于视觉任务空间分辨率需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110427823A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910579928.2
申请日：2019-06-28
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频帧与脉冲阵列信号的联合目标检测方法和装置，该方法包括：将视频帧和脉冲阵列信号作为目标检测的输入；将连续的脉冲阵列信号进行自适应划分；根据视频帧频率与脉冲阵列信号划分频率的关系，进行同步融合或异步融合检测；将视频帧与脉冲阵列信号以特征表达形式进行融合；输出检测结果。本发明可有效地利用脉冲阵列信号的高时间分辨率和高动态能力来提供传统相机的目标检测精度，尤其解决高速运动模糊、过曝光或低光照等场景的检测难题。在无人驾驶视觉检测与导航、无人机巡航与定位、机器人视觉导航和视频监控等涉及高速运动领域存在广泛应用潜力。
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公开(公告)号：CN109068024A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810694419.X
申请日：2018-06-29
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种对时空信号进行滤波的方法，针对所述时空信号，记录每个空间位置的信号并进行累积，得到信号累积强度值；分析当前空间位置的信号在空间域、时间域或频率域上是否孤立，过滤该空间位置的孤立信号。本发明的应用对象不再是传统视频而是脉冲阵列视频；通过使用几种过滤方法过滤掉无用的信息，减少了计算资源的浪费；而且删去不相关信息，提取有用信息，是信号采集中非常重要的一步，可以应用于适于动态视觉传感器的全部应用场景。
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公开(公告)号：CN109039980A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810761800.3
申请日：2018-07-12
Applicant: 北京大学
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明提供了一种时空脉冲阵列信号量化的方法，通过信号采样器从局部空间位置采集时域信号，生成时域上的脉冲序列；多个信号采样器阵列按空间位置相互关系排列成脉冲阵列信号；将脉冲阵列信号按一组规定的间隔在时域和空域进行离散化，用最接近的数值来表示该信号的采样值，作为对所述时空脉冲阵列信号的量化。该方法包括：均匀量化，将脉冲阵列信号按照等间隔进行量化；非均匀量化，依据先验信息和量化参数确定不同区间量化间隔，将脉冲阵列信号进行非均匀量化。本发明为同时兼顾时域信息和空域信息的有效的脉冲阵列信号量化方法，满足时域和空域尺度分析的综合需求。
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公开(公告)号：CN108881906A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201710338072.0
申请日：2017-05-15
Applicant: 北京大学
IPC: H04N19/117 , H04N19/13 , H04N19/18
CPC classification number: H04N19/117 , H04N19/13 , H04N19/18
Abstract: 本申请提出了一种图像重构方法，包括：获取与在空间位置上信号相关的脉冲序列中脉冲之间的间隔信息，所述空间位置信号的累积强度超过预定阈值产生脉冲并按照顺序排列成所述脉冲序列；基于所述预定阈值和所述间隔信息确定所述空间位置至少部分时刻在图像重构时的像素值。该重构方法能够精细地重构出高速运动对象的运动过程，同时，重构过程中通过分析脉冲之间时间间隔的变化并建立这种变化与对应的空间位置的重构像素值之间的映射关系，以极小的处理量重现带有纹理的运动对象。另一方面，由于采样数据中通过累积的方式包含了所有时刻的光强信息，因此本申请的重构方法能够重构任意时刻的图像，突破了传统视频只能保留帧采样时刻的图像的局限。
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公开(公告)号：CN110427823B
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN201910579928.2
申请日：2019-06-28
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频帧与脉冲阵列信号的联合目标检测方法和装置，该方法包括：将视频帧和脉冲阵列信号作为目标检测的输入；将连续的脉冲阵列信号进行自适应划分；根据视频帧频率与脉冲阵列信号划分频率的关系，进行同步融合或异步融合检测；将视频帧与脉冲阵列信号以特征表达形式进行融合；输出检测结果。本发明可有效地利用脉冲阵列信号的高时间分辨率和高动态能力来提供传统相机的目标检测精度，尤其解决高速运动模糊、过曝光或低光照等场景的检测难题。在无人驾驶视觉检测与导航、无人机巡航与定位、机器人视觉导航和视频监控等涉及高速运动领域存在广泛应用潜力。
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