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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119135886B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411351928.4
申请日：2024-09-26
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04N19/105 , H04N19/37 , H04N19/184 , H04N1/41
Abstract: 本申请实施例提供一种卫星图像压缩方法、装置、设备及存储介质，涉及图像处理技术领域。该方法通过位划分的方式，将原始图像分为第一处理图像和第二处理图像。基于第一处理图像预测第二处理图像的过程，对轻量化位深恢复网络进行训练，得到目标网络参数。将第一处理图像、移位参数和目标网络参数对应的总码流发送至解码端进行重建。在重建过程中能够获得包含最重要位的第一处理图像，得到关键图像信息，从而能够提升重建质量。同时在编码端进行轻量网络的训练后，仅传输目标网络参数至解码端，解码端基于接收到的相关网络参数进行解码过程，得到第二处理图像的相关内容，传输参数能够减少整体的数据量，降低传输耗时。
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公开(公告)号：CN119135886A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411351928.4
申请日：2024-09-26
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04N19/105 , H04N19/37 , H04N19/184 , H04N1/41
Abstract: 本申请实施例提供一种卫星图像压缩方法、装置、设备及存储介质，涉及图像处理技术领域。该方法通过位划分的方式，将原始图像分为第一处理图像和第二处理图像。基于第一处理图像预测第二处理图像的过程，对轻量化位深恢复网络进行训练，得到目标网络参数。将第一处理图像、移位参数和目标网络参数对应的总码流发送至解码端进行重建。在重建过程中能够获得包含最重要位的第一处理图像，得到关键图像信息，从而能够提升重建质量。同时在编码端进行轻量网络的训练后，仅传输目标网络参数至解码端，解码端基于接收到的相关网络参数进行解码过程，得到第二处理图像的相关内容，传输参数能够减少整体的数据量，降低传输耗时。
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公开(公告)号：CN118429548A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410896013.5
申请日：2024-07-05
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本申请实施例提供点云数据重建方法、装置、设备和存储介质，涉及数据处理技术领域。该方法对待处理点云进行下采样得到再下采样点云，并获取再下采样点云中每个样本点的采样模式对训练模式预测模型，获取待处理点云对应的待处理占位信息，将待处理占位信息输入模式预测模型进行上采样模式预测得到上采样预测模式，基于上采样预测模式对待处理点云进行点云重建得到目标点云。利用待处理点云的下采样过程中的邻居占位信息和上采样模式，训练模式预测模型。使用模式预测模型对待处理点云的上采样模式进行预测。结合上采样模式进行点云重建时，达到减少甚至去除下采样失真的目的，从而实现点云重建数据质量的增强，提升重建数据的准确度。
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公开(公告)号：CN119625091A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510152291.4
申请日：2025-02-12
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06T9/00 , G06T9/40 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0499 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种三维点云编码方法、三维点云解码方法、装置、电子设备，属于人工智能技术领域。编码方法包括：根据下采样参数对原始点云进行下采样，得到下采样点云和下采样点云中每一点的目标信息，下采样参数为大于1的非整数；确定下采样点云中每一点的邻居占位信息；根据下采样参数对下采样点云进行聚类，得到点云聚类簇；根据各点云聚类簇中每一点的目标信息和邻居占位信息，按聚类簇训练插值网络，得到优化的各聚类簇的插值网络参数；对下采样点云进行无损编码，得到下采样点云编码数据，对各聚类簇的插值网络参数进行编码，得到网络编码数据，以此，能够有效支持分数级下采样的点云编码，实现更灵活和高效的点云压缩。
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公开(公告)号：CN118429548B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410896013.5
申请日：2024-07-05
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本申请实施例提供点云数据重建方法、装置、设备和存储介质，涉及数据处理技术领域。该方法对待处理点云进行下采样得到再下采样点云，并获取再下采样点云中每个样本点的采样模式对训练模式预测模型，获取待处理点云对应的待处理占位信息，将待处理占位信息输入模式预测模型进行上采样模式预测得到上采样预测模式，基于上采样预测模式对待处理点云进行点云重建得到目标点云。利用待处理点云的下采样过程中的邻居占位信息和上采样模式，训练模式预测模型。使用模式预测模型对待处理点云的上采样模式进行预测。结合上采样模式进行点云重建时，达到减少甚至去除下采样失真的目的，从而实现点云重建数据质量的增强，提升重建数据的准确度。
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