公开(公告)号：CN112565208A

公开(公告)日：2021-03-26

申请号：CN202011329406.6

申请日：2020-11-24

Applicant: 鹏城实验室 ,  北京邮电大学

Inventor： 张小奕 ,  胡欣珏 ,  刘雨 ,  张琳

IPC: H04L29/06 ,  H04N19/167 ,  H04N19/36 ,  H04N19/37 ,  H04W84/12

Abstract: 本发明公开了一种多用户全景视频协同传输方法、系统及存储介质，所述方法包括：获取所有设备的全景视频观看信息和用户在未来观看的视场区域内瓦片范围，为每台设备提供设备级别的视频瓦片层重要性排序；将设备级别的视频瓦片层重要性排序结果汇总，根据总的视频瓦片层重要性为群组级别的可伸缩视频编码视频瓦片层排序；确定每一视频瓦片层的下载任务对应的用户，群组设备根据视频层排名列表的顺序依次传输数据，直到下载的视频瓦片层比特率达到了蜂窝网络资源上限；将具有重叠需求的视频瓦片层通过WiFi网络共享。本发明通过合作机制协同传输下载全景视频的重叠部分，以此提高用户体验质量，降低网络资源的消耗。

公开(公告)号：CN112584119B

公开(公告)日：2022-07-22

申请号：CN202011332537.X

申请日：2020-11-24

Applicant: 鹏城实验室 ,  北京邮电大学

Inventor： 潘宇轩 ,  胡欣珏 ,  刘雨 ,  张琳

IPC: H04N13/122 ,  H04N13/128 ,  H04N13/161 ,  H04N13/194 ,  H04L65/80 ,  G06V10/762 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的自适应全景视频传输方法及系统，用户观看全景视频前，下载深度学习模型，在正式观看全景视频时，客户端收集用户观看信息，通过预测用户在未来观看的内容，使用强化学习模型灵活根据带宽自适应选择获取预测内容所在瓦片的质量等级，对于需求更高的内容优先选择获取更高的质量，当相应的编码文件由远端视频服务器传输到用户所在的客户端后，客户端进行解码并播放给用户，满足用户的观看需求。

公开(公告)号：CN115496790A

公开(公告)日：2022-12-20

申请号：CN202211131709.6

申请日：2022-09-16

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 刘雨 ,  潘宇轩 ,  胡欣珏 ,  王晨晨 ,  张琳

IPC: G06T7/55 ,  G06T7/269 ,  G06T7/73 ,  G06T7/136 ,  G06V20/70

Abstract: 本发明提出一种大基线光场视频深度估计方法，属于视觉图像处理领域，具体为：首先，利用光场相机采集图像，依次读入单视点原始视频并拆帧，将同一时刻下不同视点的子孔径视频帧图像作为一组；针对每组图像，利用各帧图像的行像素以及列像素，分别生成水平和垂直EPI图像；然后，对中心行/中心列分别进行梯度图模板检测和Graph‑based图像分割，得到各帧EPI图像的宏像素块分割参考结果；接着，在各帧EPI图像中寻找目标像素位置作为初步深度估计结果，并将初步估计结果进行三角坐标映射，确定目标像素的深度信息，即水平/垂直EPI图像中包含的原始像素的深度信息。本发明提高了宏像素块的坐标匹配精度，同时也提升了深度估计结果的准确性。

公开(公告)号：CN112584119A

公开(公告)日：2021-03-30

申请号：CN202011332537.X

申请日：2020-11-24

Applicant: 鹏城实验室 ,  北京邮电大学

Inventor： 潘宇轩 ,  胡欣珏 ,  刘雨 ,  张琳

IPC: H04N13/122 ,  H04N13/128 ,  H04N13/161 ,  H04N13/194 ,  H04L29/06 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的自适应全景视频传输方法及系统，用户观看全景视频前，下载深度学习模型，在正式观看全景视频时，客户端收集用户观看信息，通过预测用户在未来观看的内容，使用强化学习模型灵活根据带宽自适应选择获取预测内容所在瓦片的质量等级，对于需求更高的内容优先选择获取更高的质量，当相应的编码文件由远端视频服务器传输到用户所在的客户端后，客户端进行解码并播放给用户，满足用户的观看需求。