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公开(公告)号：CN103702131B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201310729173.2
申请日：2013-12-25
Abstract: 本发明提供了一种基于模式预处理的帧内 块。编码优化方法和系统，该方法包括：S1、将原始图像的编码树单元分为若干个N×N的编码块，N∈{4,8,16,32}，计算编码块内每一点的边缘强度；S2、对所有N×N的编码块进行基于编码块边缘强度分析的分类，N∈{4,8,16,32}；S3、根据分类结果选择相应的残差估计模型对各N×N编码块进行像素点预测误差估计，N∈{4,8,16,32}；S4、根据各N×N编码块的像素点预测误差估计，计算各N×N编码块的整体编码代价RDN，N∈{4,8,16,32}；S5、当N∈{8,32}时，计算各N×N编码块分割编码代价，即分割为4个对应的 编码块所需要的代价，记为 S6、当 时，比较各N×N编码块的 值，若(56)对比文件黄建秋 等.基于HEVC的帧内模式快速判决算法《.2013年第十五届全国消费电子技术年会》.2013,Younhee Kim et al.A Fast Intra-Prediction Method in HEVC Using Rate-Distortion Estimation Based on HadamardTransform《.ETRI Journal》.2013,第35卷(第2期),
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公开(公告)号：CN104754357A
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201510130890.2
申请日：2015-03-24
Applicant: 清华大学
IPC: H04N19/593 , H04N19/11 , H04N19/14
Abstract: 本发明涉及视频压缩技术领域，具体涉及一种基于卷积神经网络的帧内编码优化方法及装置。首先将当前编码单元压缩成尺寸为8×8的数据块，并计算所述8×8的数据块的边缘强度，然后根据所述8×8的数据块的边缘强度确定所述当前编码单元的类型为平坦的编码单元、强边缘强度的编码单元或者模式不确定的编码单元，对于尺寸为32×32或者8×8的模式不确定的编码单元，进一步利用卷积神经网络确定编码单元的类型。通过对当前的编码单元不同的分类结果进行不同的编码模式处理，可以有效降低搜索编码单元CU的数量，从而减少编码的复杂度，实现实时编码。
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公开(公告)号：CN1818100A
公开(公告)日：2006-08-16
申请号：CN200510121111.9
申请日：2005-12-29
Applicant: 清华大学深圳研究生院
CPC classification number: Y02P10/234
Abstract: 本发明涉及废弃印刷线路板超临界分离方法，包括：a.将废弃印刷线路板预破碎成碎物料，加入超临界反应器中，再按比例加入反应溶剂，升温至超临界点温度以上不超过50℃的温度，加压至超临界压力以上，使所述反应溶剂呈超临界流体状态，保持此状态反应30～90分钟，所述碎物料之中的树脂材料部分在超临界流体中发生溶胀、溶解、氧化，从而与金属分离；b.迅速降温降压，当压力降至3atm、温度降至反应溶剂的超临界点温度以下时，将含有树脂材料和金属的流体送入三相分离器进行分离。其利用超临界流体对废线路板进行有机基板与金属分离，可快速、无污染地分离回收废线路板中的金属，反应溶剂可循环使用，金属回收率达90％以上。
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公开(公告)号：CN116123757A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310133318.6
申请日：2023-02-20
Applicant: 同方节能工程技术有限公司 , 清华大学 , 江苏核电有限公司 , 中核苏能核电有限公司
Abstract: 一种复合型凝汽器乏汽余热回收系统，涉及热泵系统领域。本发明系统包括依次连接形成环路的蒸发器‑凝汽器复合装置、吸收器、循环泵、溶液换热器、发生器‑凝汽器复合装置和冷凝器。其中的蒸发器‑凝汽器复合装置和发生器‑凝汽器复合装置采用新设计或由传统电厂凝汽器改造而成，改造时凝汽器内设置热泵蒸发器或者发生器传热管，将凝汽器和热泵蒸发器或者发生器结合。所述传热管采用竖向或者横向布置，传热管两侧连接联箱。同现有技术相比，本发明能提高传热系数、降低换热面积，有效减少换热损失，降低“火积”耗散。
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公开(公告)号：CN109788288B
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN201811509390.X
申请日：2018-12-11
Applicant: 清华大学
IPC: H04N19/147 , H04N19/124 , H04N19/132 , H04N19/50 , H04N19/577 , H04N19/593 , H04N19/184
Abstract: 本发明实施例提供一种码率控制中I帧量化步长的估算方法及装置，所述方法包括：获取原始图像序列；对原始图像序列中的每帧图像进行欠采样，获得低分辨图像序列，对低分辨图像序列进行运动预测，获得低分辨运动预测代价；基于低分辨运动预测代价，利用分段线性拟合模型估计所述原始图像序列的运动预测代价；根据所述原始图像序列的运动预测代价和预设的一帧目标比特数，利用回归算法计算I帧的量化步长。本发明实施例基于欠采样图像，估计原始图像的运动预测代价，获取I帧码率与后续帧平均码率的比例，在给定目标码率下，采用回归方法得到I帧量化步长，可有效提高编码质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109660802A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201811599924.2
申请日：2018-12-26
Applicant: 清华大学
IPC: H04N19/124 , H04N19/176 , H04N19/52
Abstract: 本发明实施例提供一种用于P帧图像量化步长的估计方法及装置，包括：对原始图像序列进行欠采样处理，得到欠采样图像序列；对欠采样图像序列进行运动估计算法处理，得到欠采样图像序列中每一帧图像的第一运动预测代价值，并对第一运动预测代价值进行调整，得到调整后的第二运动预测代价值；获取原始图像序列的P帧图像运动预测代价值和对应第一运动预测代价值之间的第一比值，并获取原始图像序列的B帧图像运动预测代价值和对应第一运动预测代价值之间的第二比值；估算原始图像序列的P帧图像量化步长，以对原始图像进行编码。本发明实施例通过获取欠采样图像的运动预测代价，估计P帧图像的量化步长，保证了视频图像整体编码的质量。
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公开(公告)号：CN104754357B
公开(公告)日：2017-08-11
申请号：CN201510130890.2
申请日：2015-03-24
Applicant: 清华大学
IPC: H04N19/593 , H04N19/11 , H04N19/14
Abstract: 本发明涉及视频压缩技术领域，具体涉及一种基于卷积神经网络的帧内编码优化方法及装置。首先将当前编码单元压缩成尺寸为8×8的数据块，并计算所述8×8的数据块的边缘强度，然后根据所述8×8的数据块的边缘强度确定所述当前编码单元的类型为平坦的编码单元、强边缘强度的编码单元或者模式不确定的编码单元，对于尺寸为32×32或者8×8的模式不确定的编码单元，进一步利用卷积神经网络确定编码单元的类型。通过对当前的编码单元不同的分类结果进行不同的编码模式处理，可以有效降低搜索编码单元CU的数量，从而减少编码的复杂度，实现实时编码。
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公开(公告)号：CN102843559B
公开(公告)日：2014-12-31
申请号：CN201210337831.9
申请日：2012-09-12
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供了一种基于纹理特性的HEVC帧内预测模式的快速选择方法及装置，通过确定待预测单元PU的边缘纹理图中每个元素的纹理幅值及纹理方向，生成纹理方向统计直方图，进而对所述PU的强纹理方向进行判定，当所述PU具有强纹理方向且与任一邻接块的预测模式方向匹配时，则将所述强纹理方向作为最终预测模式方向。本发明在保证编码质量的前提下，减少了搜索次数，有效降低模式选择的计算时间，显著提高模式选择速度。
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公开(公告)号：CN102572438B
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201210040779.0
申请日：2012-02-21
Applicant: 清华大学
IPC: H04N19/567 , H04N19/56 , H04N19/176 , H04N19/124
Abstract: 本发明提供一种基于图像纹理和运动特征的运动预测方法，包括步骤：A：确定当前待匹配分割块在宏块中的位置(I，J)，并计算出当前待匹配分割块的边缘强度值ESM，I，J：B：确定参考块的运动向量(MVx，MVy)，并分别得到其对应的绝对差异总值SADM，I，J(MVx，MVy)和运动向量MV值，C：设置阈值SADTH；D：判断参考块的绝对差异总值SADM，I，J(MVx，MVy)是否小于所述阈值SADTH，如果是，则提前终止搜索，以当前参考块作为最优的参考块；否则，返回步骤B继续在其他参考块中寻找最优参考块。应用本发明所述的方法，有效减少了块匹配算法中的冗余计算，从而达到减少功耗的目的。本发明所提出的方法适合硬件实现，其特征是用加减、移位和比较三种简单操作实现阈值的生成与判定。
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公开(公告)号：CN1332048C
公开(公告)日：2007-08-15
申请号：CN200510121111.9
申请日：2005-12-29
Applicant: 清华大学深圳研究生院
CPC classification number: Y02P10/234
Abstract: 本发明涉及废弃印刷线路板超临界分离方法，包括：a.将废弃印刷线路板预破碎成碎物料，加入超临界反应器中，再按比例加入反应溶剂，升温至超临界点温度以上不超过50℃的温度，加压至超临界压力以上，使所述反应溶剂呈超临界流体状态，保持此状态反应30～90分钟，所述碎物料之中的树脂材料部分在超临界流体中发生溶胀、溶解、氧化，从而与金属分离；b.迅速降温降压，当压力降至3atm、温度降至反应溶剂的超临界点温度以下时，将含有树脂材料和金属的流体送入三相分离器进行分离。其利用超临界流体对废线路板进行有机基板与金属分离，可快速、无污染地分离回收废线路板中的金属，反应溶剂可循环使用，金属回收率达90%以上。
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