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公开(公告)号：CN105959685B
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201610378960.0
申请日：2016-05-31
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04N17/00
Abstract: 本发明公开一种基于视频内容及聚类分析的压缩码率预测方法，该方法首先对视频的每一帧做sobel滤波，得到空间复杂度信息；然后对相邻两帧的亮度信息做差值，得到时间复杂度信息；接着对空间信息及时间信息，利用k‑means方法做聚类分析；随后在每一个类上，做系数回归，得到预测模型，并利用该模型预测压缩码率。本发明提出的先进行k‑means聚类分析，再在每个类上做回归预测的方法，明显提升了模型的预测准确率用。此种“先聚类再回归”的方法来进行预测，能够获得更好的效果。
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公开(公告)号：CN106327513A
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201610670319.4
申请日：2016-08-15
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T7/13
Abstract: 本发明公开一种基于卷积神经网络的镜头边界检测方法，所述方法将视频分段，计算各段局部阈值，排除段内亮度距离低于阈值的段，对高于阈值的段进行两次二分处理，根据候选段和二分处理得到的小段的段内亮度距离的关系排除不含镜头边界的段，并对衡量结果进行分类得到突变边界候选段和渐变边界候选段；用卷积神经网络提取段内每帧的特征并利用特征间的余弦距离衡量帧间相似度；对突变边界候选段，根据连续两帧的帧间相似度和候选段首末帧的帧间相似度的关系确定该段是否存在突变边界及位置；对渐变边界候选段，计算绝对距离差并绘制曲线，进而确定该段是否为渐变边界并将相邻的渐变边界融合。本发明能准确的检测突变镜头边界和渐变镜头边界。
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公开(公告)号：CN104539954A
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201410719598.X
申请日：2014-12-01
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04N19/13 , H04N19/176 , H04N19/103
Abstract: 本发明公开一种加速HEVC编码速度的级联方法，该方法首先使用H.264/AVC对当前帧和HEVC的重建帧进行预编码，从预编码结果中提取出视频的宏块划分结果；然后通过模式映射将H.264的宏块划分结果映射为HEVC的可能模式集；最后在该集合中使用率失真优化搜索HEVC的最佳模式。与现有技术相比，本发明创新性地提出了一个级联编码器的方法来加速HEVC编码过程，能够极大地简化了HEVC的模式搜索过程，具有很好的应用前景。
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公开(公告)号：CN104135597A
公开(公告)日：2014-11-05
申请号：CN201410318324.X
申请日：2014-07-04
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开一种视频抖动自动检测方法，包括：第一步，在视频画面中选取特征点，第二步，在相邻帧中跟踪匹配特征点，第三步，对特征点对进行异常点去除得到帧间运动矢量，第四步，提取视频抖动频率、视频抖动幅度特征，第五步，提取帧间光流矢量直方图特征，第六步，分类器判断视频抖动程度。本发明在判断视频是否存在抖动时不需要任何先验知识，而且有较高的准确率。
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公开(公告)号：CN103778636A
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201410029622.7
申请日：2014-01-22
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开一种用于无参考图像质量评价的特征构建方法，该方法首先对进行预处理，得到均值对比度归一化图像即MSCN图像；然后在多个尺度下对MSCN图像及邻域MSCN乘积图像计算统计直方图；接着将所有直方图进行串行级联，形成一个串联直方图；以此串联直方图为特征，训练分类器得到预测模型，对测试图像进行质量评价。与现有技术相比，本发明保留了更多原始图像的统计信息，具有更好的泛化性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102427525B
公开(公告)日：2013-12-25
申请号：CN201110215414.2
申请日：2011-07-29
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04N7/26 , H04N7/68 , H04N21/647
Abstract: 本发明公开一种基于码率切换的多媒体信源信道联合编码传输方法，该方法把多媒体数据的编码、发送分成若干个时隙，当发送端检测到有之前时隙的数据接收失败，且需要为其补充发送数据时，对当前时隙的视频序列进行低码率编码，并且生成之前接收失败时隙的补充发送数据。否则，对当前时隙的视频序列进行高码率编码。与现有技术相比，本发明充分利用了音、视频等多媒体数据压缩率可变的特性，能够有效地控制反馈重传所造成的延时开销，提高了多媒体数据编码传输的效率。
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公开(公告)号：CN102387346B
公开(公告)日：2013-11-20
申请号：CN201110314567.2
申请日：2011-10-17
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04N7/18
Abstract: 本发明公开一种可管、可查、可巡视的智能监控系统的前端，包括监控摄像模块、传感器模块、智能分析模块、数据处理模块、级别及档次模块。视频数据首先由监控摄像模块进行提取和生成，通过智能分析模块进行分析，将视频数据以及智能分析数据传输给数据处理模块，传感器模块提取视频数据生成时刻的传感器数据，同样将传感器数据传输给数据处理模块；数据处理模块将视频数据、传感器数据，根据档次和级别进行处理发送。本发明提取了前端监控摄像部分的视频数据、监控系统前端的位置，方向及技术参数；对于不同的情况设计不同的级别及档次，从而满足不同的实际需求，可根据不同实际情况的将数据传送给可管、可查、可巡视的智能监控系统。
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公开(公告)号：CN102270347B
公开(公告)日：2013-02-27
申请号：CN201110223892.8
申请日：2011-08-05
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明公开一种视频图像处理技术领域的基于线性回归模型的运动目标检测方法，运用一种设计的适合于目标检测的回归模型进行运动目标的检测，得到最终的检测结果。所述回归模型为：，其中：表示因变量，表示自变量且，表示模型的阶数，表示回归模型的系数，表示差异于自变量的部分，表示高斯白噪声，即,表示方差，表示观测量的个数且。本发明在动态背景这一复杂环境下的运动目标检测结果准确而可靠。
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公开(公告)号：CN102270347A
公开(公告)日：2011-12-07
申请号：CN201110223892.8
申请日：2011-08-05
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明公开一种视频图像处理技术领域的基于线性回归模型的运动目标检测方法，运用一种设计的适合于目标检测的回归模型进行运动目标的检测，得到最终的检测结果。所述回归模型为：，其中：表示因变量，表示自变量且，表示模型的阶数，表示回归模型的系数，表示差异于自变量的部分，表示高斯白噪声，即,表示方差，表示观测量的个数且。本发明在动态背景这一复杂环境下的运动目标检测结果准确而可靠。
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公开(公告)号：CN101854555B
公开(公告)日：2011-07-27
申请号：CN201010203917.3
申请日：2010-06-18
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种图像处理技术领域的基于预测残差自适应调整的视频编码系统，包括：输入模块、图像预测模块、预测残差生成模块、变换模块、熵编码模块、反量化与反变换模块、图像重建模块、经典DCT域JND模块、JND域值转换模块、预测残差自适应调整模块和输出模块，其中：所述的预测残差自适应调整模块，包括：量化前调整子模块和量化子模块，或者是：所述的预测残差自适应调整模块，包括：量化前调整子模块、量化子模块和量化后调整子模块，或者是：所述的预测残差自适应调整模块，包括：量化子模块和量化后调整子模块。本发明能在H.264变换域根据视觉特性自适应、精细地调整预测残差，从而可以为图像各部分更合理地分配码字。
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