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公开(公告)号：CN104301736A
公开(公告)日：2015-01-21
申请号：CN201410538367.9
申请日：2014-10-13
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04N19/57 , H04N19/513
Abstract: 本发明公开了一种减少存储带宽需求的超高清帧率上变换系统，其中：输入模块接收超高清视频图像流，经过降采样得到高清视频图像，并将原始图像及降采样后的图像存入片外存储器；运动估计模块从片外存储器读入高清分辨率下搜索窗的像素数据，计算出对应的运动矢量，此运动矢量经过缩放后作为超高清分辨率下运动矢量的粗值；矢量后处理模块接收到运动矢量粗值，对其进一步细化、平滑处理,得到运动矢量最终值；内插模块从片外存储器读入运动矢量最终值对应的参考像素块，计算出内插像素块。本发明通过只读取高清分辨率下的搜索窗而实现超高清帧率上变换，减少了片外存储带宽需求、片内存储面积和访存带宽，同时克服了降低分辨率带来的运动估计误差。
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公开(公告)号：CN118378669A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410476188.0
申请日：2024-04-19
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本公开提供一种动态神经辐射场表示和压缩的端到端联合优化方法，其包括：采用系数特征网格和基础特征网格表示动态神经辐射场，采用残差特征网格和系数特征网格补偿动态神经辐射场的误差区域，确定经过表示的动态神经辐射场；对经过表示的动态神经辐射场进行模型训练处理和模拟量化操作处理；根据经过表示的动态神经辐射场的预测压缩数据量和预设的损失函数对经过模拟量化操作处理的动态神经辐射场进行优化处理，确定训练完成的动态神经辐射场；对训练完成的动态神经辐射场进行均匀量化处理和编码处理，确定动态神经辐射场的实际压缩数据量。通过本公开，高效地对动态神经辐射场进行建模和压缩，提高动态神经辐射场的压缩率并减少还原后的失真度。
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公开(公告)号：CN113628108B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202110755689.9
申请日：2021-07-05
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T3/40 , G06V10/77 , G06V10/772 , G06V10/82 , G06V10/766 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于离散表示学习的图像超分辨率方法和系统、终端，所述方法包括：分别创建低分辨率以及高分辨率的离散字典；将低分辨率图像输入卷积神经网络得到提取的图像特征，并参照低分辨率离散字典，将图像特征转换为离散表示；将基于低分辨率字典的离散表示通过自回归网络，映射成基于高分辨率字典的离散表示；将离散表示参照高分辨率字典，转换为高分辨率图像特征，再通过卷积神经网络，进行反卷积的操作，生成输入低分辨率图像对应的高分辨率图像。本发明能够利用低清高清数据对来分别建立低分辨率以及高分辨率离散字典，将输入的低分辨率图像通过这两个字典变为对应的高分辨率图像，提升图像的清晰度。
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公开(公告)号：CN110660480B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN201910912803.7
申请日：2019-09-25
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种脊骨脱位辅助诊断方法及系统，所述方法包括：粗分割网络训练步骤：通过少量标注了脊骨椎体四个顶点的数据训练粗略的分割网络；滑窗提取步骤：对输入图像按照其中脊骨椎体的大小提取滑窗进行数据增广；特征提取步骤：对于输入的医疗影像通过深度神经网络提取高层语义特征；类别激活图生成步骤：利用分类网络中已有的参数生成类别激活图；专家知识引导步骤：利用分割网络得到粗略分割结果定位前后边缘的大致位置，并以此约束神经网络类别激活图中的概率分布。本发明对于脊骨脱位诊断的准确率和可解释性，并且在数据量较小时能保持很好的性能。
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公开(公告)号：CN105653530B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN201410635856.6
申请日：2014-11-12
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F16/41
Abstract: 本发明提供了一种高效可伸缩的多媒体传送、存储和呈现方法，该方法对互联网上媒体内容不同版本的关联分类，增加对多媒体服务的管理控制，比如内容提供商在制作视频时可以采用某种方式对视频内容的重要片段进行标记，或者更进一步，根据视频内容的重要程度将每个视频片段划分不同的等级。在用户观看时，可以根据这些等级进行选择性播放，而不是盲目的随机选择。从而解决了现有多媒体协议无法解决的媒体版本内容关联问题以及传输效率不高、存储空间浪费的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112149689A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202011041122.7
申请日：2020-09-28
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于目标领域自监督学习的无监督领域适应方法和系统，包括：领域不变特征提取步骤、图像特征阶梯式领域对齐步骤、语义分割步骤、边缘生成步骤、分割图领域对齐步骤、边缘图领域对齐步骤和边缘一致约束步骤。本发明通过对目标领域实施一种有效的自监督学习，从而提高目标领域的无监督分割精度，实现良好的领域适应。
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公开(公告)号：CN109815911B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201910078362.5
申请日：2019-01-26
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供过了一种基于深度融合网络的视频运动物体检测系统，包括：视频特征提取模块，接收视频序列输入，对视频内容进行特征提取，得到视频中关于场景信息的特征表达，即视频场景特征表达，并发送至深度融合模块；基础结果检测模块，接收视频序列输入，利用基础检测子对运动物体进行检测，得到相应的基础检测结果，并发送至深度融合模块；深度融合模块，接收视频场景特征表达和基础检测结果，利用深度神经网络进行最优融合，输出最终的检测结果。同时提供了一种视频运动物体检测方法、终端。本发明能够取得高准确度的检测结果。
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公开(公告)号：CN106170089B
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201610729053.6
申请日：2016-08-25
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04N19/147 , H04N19/103 , H04N19/124
Abstract: 本发明公开了一种基于H.265的多路编码系统及方法，该系统包括主编码器模块、从编码器模块，主编码器模块，与多个从编码器模块连接，将编码信息共享给从编码器模块，从编码器模块，利用共享信息，对编码过程加速，主编码器模块和从编码器模块均对同一个输入视频数据进行压缩编码，采用不同的码率控制参数，同时输出不同质量的码流。本发明复用了一路主编码器的最优编码模式，加速了多路从编码器的编码过程，实现了在不降低编码质量的前提下，快速进行多路视频编码；本发明对1920×1080分辨率的高清视频进行多路编码，在28核的Intel(R)Xeon(R)CPU E5‑2697v3@2.60GHz工作站上运行，比相同编码参数配置情况下的多次编码节省了44.68％的编码时间，同时性能没有下降。
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公开(公告)号：CN105991226B
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201510080576.8
申请日：2015-02-13
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04L1/00 , H04L12/807
Abstract: 本发明提供了一种基于不等差错保护的前向纠错方法，该方法将待编码的媒体内容进行分级，赋予不同的重要性，再结合信道状况和用户体验，采用复制扩展窗喷泉码对不同重要性的数据进行保护，在实现最大限度保证媒体内容可靠传输的同时，减少了FEC机制的引入造成的数据冗余，可显著降低现有FEC系统过度编码造成的数据拥塞。
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公开(公告)号：CN105763889B
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201410820905.3
申请日：2014-12-19
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04N21/2385 , H04N21/434
Abstract: 本发明提供了一种支持多媒体内容分级传输的方法，所述方法将同一个多媒体传送流拆分成不同数据包，并分别映射到具有不同属性的物理层管道中进行传输。因为不同的物理层管道具体不同的物理属性，比如不同的鲁棒性，从而实现不同内容的差别化传输。比如，重要的内容通过高鲁棒性管道传输，保证节目的高质量和稳定性。从而为差别化服务，差别化收费等提供了可能。
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