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公开(公告)号：CN1845608A
公开(公告)日：2006-10-11
申请号：CN200610080881.8
申请日：2006-05-19
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 基于时空相关性的视频帧间压缩方法，涉及视频压缩领域。本发明的特征在于具有以下处理步骤：(1)取出原始的视频数据，针对其中的亮度分量处理；(2)得到一帧图像中的一个宏块的亮度值；(3)计算宏块的空间相关性，利用水平、垂直预测方法得到当前宏块与预测宏块的残差值，作为空间相关性的度量；(4)计算宏块的时间相关性，得到当前宏块与前一帧对应位置宏块的差值，作为时间相关性的度量；(5)比较空间相关性和时间相关性的大小；(6)根据比较后的结果，采用相应的编码模式对该宏块编码。本发明所提供的方法与视频编码标准H.264中采用的帧间编码方法相比，在压缩比相差很少的情况下，能够大幅度提高帧间编码的速度。
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公开(公告)号：CN120070186A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510230081.2
申请日：2025-02-28
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T3/4053 , H04N19/59 , H04N19/82 , H04N19/593 , H04N19/119 , G06T3/4046 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了基于VVC视频编码特点的单帧超分辨率重建方法，属于超分辨率重建领域。本发明包括以下方面：第一，基于编码特点的特征融合方法；第二，基于编码特点的单帧超分辨率重建。本发明立足于当下最新的通用视频编码VVC标准，充分利用了视频编码特点对编码视频超分辨率重建过程的指导优势，与现有超分辨率重建中基于深度学习的思想相结合，通过融合单帧视频编码特征，指导超分辨率重建模型进行高质量拟合，在不增加模型框架复杂度的前提下，有效提升了对于解码后视频的超分辨率重建质量。
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公开(公告)号：CN112084842B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202010735037.4
申请日：2020-07-28
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于深度语义模型的目标识别方法，实现对于水文遥感图像中的水体区域进行自动标注识别。基于水文遥感图像光谱特性，发明一种引入深度语义模型的水文遥感图像语义特征提取方法，以及引入K‑means聚类的语义空间距离度量方法，最后基于所提出的自适应分割网络结构，实现水文遥感图像的水体区域分割识别。该方法通过对于水文遥感图像进行基于人工神经网络的深度语义模型的语义特征提取，并基于语义空间度量方法选择语义空间距离最近的最优自适应分割网络模型，最终实现对于水文遥感图像中水体区域的自动识别标注。
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公开(公告)号：CN116418990A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310256616.4
申请日：2023-03-16
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04N19/154 , H04N19/124 , G06T9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的用于压缩视频质量增强的方法，属于视频后处理领域。其特征在于：首先构建了包含多个具有不同分辨率和内容的压缩视频集用于训练；其次设计了时空信息预提取网络，通过3D卷积层对特征图在时空维度上进行编解码，同时在时空维度上提取特征图底层特征和深层特征；最后设计了时空信息融合网络，将连续视频帧分解，在时间域上利用2D卷积层对分解的视频帧单独进行信息提取，然后再融合分解的视频帧特征，有效的对视频帧的信息进行增强，达到对压缩视频质量增强的目的。
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公开(公告)号：CN115893802A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211668834.0
申请日：2022-12-24
Applicant: 北京工业大学
IPC: C02F11/143 , C02F11/123
Abstract: 本发明提供了一种污泥调理及脱水药剂及其使用方法，涉及环境保护技术领域。本发明的污泥调理及脱水药剂为包含铝、钠、镁、铁等金属元素的混合物，本发明所述污泥调理及脱水药剂具备良好的絮凝作用，能够使污泥内部孔隙数量增加，孔隙增大，进而提高污泥的脱水性能，同时实现对污泥的高效破壁调理和絮凝沉降，有利于实现污泥的深度脱水。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115131622A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210559156.8
申请日：2022-05-22
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频时序相关性的夜间明火检测方法，属于目标检测技术领域。本发明构建用于训练的明火图像数据集；构建明火检测网络；构建时序判断模块。本发明充分利用了深度学习在目标检测领域内展现的优势设计了明火检测的方法，不受场景、距离、明火类型制约，并根据视频序列设计了时序判断模块，结合明火与灯光的差异，对检测出的明火进行状态分析，在不降低真实明火检测精度的基础上，有效降低了对夜晚灯光的误检。
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公开(公告)号：CN114882390A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210250171.4
申请日：2022-03-15
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/50 , H04N19/186 , H04N19/503 , H04N19/177
Abstract: VVC编码标准中基于CTU直方图的视频帧类型决策方法属于视频压缩编码领域。本发明包括以下方面：第一，基于CTU直方图度量帧间内容变化程度；第二，基于CTU直方图的视频帧类型决策。本发明充分利用了CTU直方图计算复杂度低且能很好地表征视频内容特性的优势，与现有视频编码器中基于编码开销的思想相结合，实现视频帧类型的高效决策，有效提升视频整体压缩效率。
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公开(公告)号：CN114105301A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111511802.5
申请日：2021-12-06
Applicant: 北京工业大学
IPC: C02F3/30
Abstract: 一种缺氧MBR强化内源反硝化实现低C/N污水高效脱氮的装置和方法，属于污水生物处理领域。所述装置主要包括原水水箱、MBR反应器、出水水箱、原位膜清洗和控制系统组成。所述MBR反应器分为厌氧段、好氧段、缺氧段，其中，缺氧段设置膜组件；所述方法为首先通过聚磷菌、聚糖菌在厌氧条件下强化合成内碳源并进行厌氧释磷，之后在好氧条件下进行硝化反应生成NO3‑‑N，缺氧条件下发生内源反硝化反应将NO3‑‑N还原为N2。缺氧MBR强化内源反硝化与传统硝化反硝化相比对于外碳源的利用率更高，污泥产率更低的同时出水水质更好。并且，引入原位膜清洗和控制系统利用PLC控制系统控制柔性膜清洁装置实施对平板陶瓷膜的原位物理清洗，有效减缓了膜污染问题。
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公开(公告)号：CN112985692A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110182152.8
申请日：2021-02-09
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种融合多项式与学习模型的气压传感器误差标校方法，计算测量气压值和标准气压值之间的误差，分析输入的标准气压值与误差之间散点图的分布状态，采用最小二乘法拟合其多项式，获取设计温度标校点对应的参数，然后将该多项式的参数进行分解并通过RBF神经网络分别预测具体温度点对应的多项式相关参数。最后根据某一特定温度下误差的函数解析式可获得气压测量值标校后的数值。相比于直接使用各轻量级神经网络拟合气压值与温度之间关系的方法，通过将气压传感器的数据误差进行先分解再拟合的方法具有更高的标校精度，减少53.33％的测量误差，是一种精度高、计算轻量、实用性强的气压传感器标校新方法。
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公开(公告)号：CN111510728A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010282678.9
申请日：2020-04-12
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04N19/593 , H04N19/14 , H04N19/119 , H04N19/124 , H04N19/91 , H04N19/154 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度特征表达与学习的HEVC帧内快速编码方法。首先，通过利用深度卷积神经网络强大的特征表达与学习能力，并将注意力机制、特征传递机制等思想与视频编码流程的先验信息相结合，构建CU划分表征矢量预测网络；其次，通过设计有效的损失函数及网络超参数完成该网络的训练过程；最后，使用网络输出结果代替四叉树划分算法的划分结果，完成视频编码流程。采用本发明的技术方案，与国际编码标准HEVC(HM16.5)相比，在保证视频编码质量基本不变的前提下，减少视频编码所需时间成本，缓解编码质量与编码速度之间的矛盾，提高HEVC的编码效率。
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