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公开(公告)号：CN111385585A
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN202010192422.9
申请日：2020-03-18
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04N19/70 , H04N19/96 , H04N19/44 , H04N13/161 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的3D-HEVC深度图编码单元快速决策方法，通过构建基于深度梯度提升(XGBoost)的深度图快速编码单元(CU)级别决策系统，用于解决3D-HEVC中添加深度图和新的编码工具导致的编码复杂度高的问题。该方法包括两部分：XGBoost模型训练和快速CU分割决策。使用数据挖掘和机器学习，通过使用深度图的纹理信息作为特征属性矢量以及当前CU是否继续作为子类标签划分为子CU，来构建决策模型。从编码过程中提取了特征属性，并使用训练有素的模型来确定CU是否继续分区。与标准编码器相比，该方法具有更好的性能改善效果，与相关工作相比，在编码性能上有不同程度地提高。
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公开(公告)号：CN111076758A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911175498.4
申请日：2019-11-26
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于物联网的高空探测传感器自动标校方法，属于传感器技术领域。本发明包含以下步骤：设计温、湿、压传感器数据采集机制；定义数据传输通信协议；构建基于神经网络的传感器标校算法；设计存储数据库；进行数据分析与可视化展示。本发明充分利用物联网在工业生产中的优势，并将物联网技术与神经网络相结合，使传感器标校过程实现自动化与智能化，有效地解放了劳动力，提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN107071497B
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201710360589.X
申请日：2017-05-21
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04N19/96 , H04N19/154 , H04N19/11 , H04N19/176
Abstract: 本发明公开一种基于时空相关性的低复杂度视频编码方法，通过当前编码CTU的时空相邻CTU的四叉树深度信息，对当前编码CTU的四叉树深度范围进行有效预测，避免了完整四叉树遍历，降低了编码器得到最优四叉树深度的计算时间。采用本发明的技术方案，在随机接入配置下可以实现平均节省34％的编码时间，且码率增加较小，重建图像主观质量较好。
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公开(公告)号：CN108985197A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810705187.3
申请日：2018-07-01
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了基于多算法融合的出租车驾驶员吸烟行为的自动检测方法，首先基于数据样本集建立用于前挡风玻璃区域检测的标准数据集。考虑到实际应用中速度的重要性，本方法利用实时性优异的Haar特征和Adaboost算法进行特征提取和训练，并加载检测数据和训练完成的分类器，实现对前挡风玻璃区域的初步检测。加载训练好的分类器进行检测的结果；接着基于二次检测后的前挡风玻璃区域划定右延伸区域。利用运动前景检测和烟雾在HSV颜色空间的颜色特征，提取疑似烟雾区域。利用疑似烟雾区域的平均质心运动距离和烟雾面积的扩散以及每帧运动距离和面积扩散的范围限定来降低误检。在保证实时性的前提下，实现对出租车驾驶员吸烟行为的高效检测。
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公开(公告)号：CN108420429A
公开(公告)日：2018-08-21
申请号：CN201810356502.6
申请日：2018-04-19
Applicant: 北京工业大学
IPC: A61B5/0476 , G06K9/00 , G06K9/62
CPC classification number: A61B5/0476 , A61B5/4094 , A61B5/7257 , A61B5/7267 , G06K9/00523 , G06K9/00536 , G06K9/6269 , G06K9/629
Abstract: 本发明公开了一种基于多视角深度特征融合的脑电癫痫自动识别方法，属于生物医学工程和机器学习领域。本发明通过表达脑电时频图谱并利用深度学习训练多视角深度特征融合模型，使其融合特征在提升算法性能的同时具有鲁棒性。与现有技术相比，本发明有效结合信号处理和深度学习技术提取脑电数据在时间和通道上不同角度信息，共同表达癫痫特征并提高自动识别准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107071496A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710336856.X
申请日：2017-05-14
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04N19/96 , H04N19/13 , H04N19/122 , H04N19/109 , H04N19/147
Abstract: 本发明公开一种H.265/HEVC帧间编码单元深度快速选择方法，首先，通过探究编码单元纹理复杂度、编码器量化参数与编码单元深度选择之间的关联关系，将顶端跳过思想应用于方法优化中，设计基于纹理复杂度和量化参数的编码单元初始划分深度预测策略，跳过非必要的大尺寸编码单元划分；其次，利用编码单元深度选择与编码码率、编码失真之间的关联性，将提前终止思想应用于方法优化中，设计基于码率和失真的编码单元终止划分深度选择策略，通过离线训练的分类器解决编码单元划分与不划分的决策问题。采用本发明的技术方案，在保证编码单元划分精度的同时，可平均节约34.56％的编码时间。
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公开(公告)号：CN106331711A
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201610743876.4
申请日：2016-08-26
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04N19/167 , H04N19/154 , H04N19/149 , H04N19/19 , H04N21/2662
CPC classification number: H04N19/167 , H04N19/149 , H04N19/154 , H04N19/19 , H04N21/2662
Abstract: 本发明公开一种基于网络特征与视频特征的动态码率控制方法，通过两类特征与接收端视频质量之间的相互关系，建立接收端视频质量失真模型；进一步通过分析接收端视频质量与输出码率之间的关系，结合前述的视觉关注度重构率失真模型；然后研究融合反馈信息的编码参数动态偏置范围预测方法，实现接收端视频质量与码率控制误差联动调整；最终建立融合网络特征和视频内容特征的分级动态码率控制机制，力争在保证编码器输出码率与信道环境相匹配的同时，实现接收端视频质量的提升，在保持视频重建图像质量的前提下，提高码率控制精度。
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公开(公告)号：CN106303530A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610917785.8
申请日：2016-10-20
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04N19/147 , H04N19/172 , H04N19/186 , H04N19/19 , H04N19/124 , H04N19/126
CPC classification number: H04N19/147 , H04N19/124 , H04N19/126 , H04N19/172 , H04N19/186 , H04N19/19
Abstract: 本发明公开了一种融合视觉感知特性的码率控制方法，根据亮度和运动强度对人眼视觉感知的影响，指导LCU层的码率分配，进一步，为了提高率失真性能，结合视觉感知特性，对拉格朗乘子λ和量化参数QP进行修正。采用本发明的技术方案，与国际编码标准HEVC(HM15.0)相比，码率控制准确性基本不变，视频的主观质量得到提高，且获得了更好的率失真性能，节省比特资源，缓解视频编码的重建图像质量与编码资源占用之间的矛盾，提高了HEVC的编码性能。
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公开(公告)号：CN102186070B
公开(公告)日：2013-06-05
申请号：CN201110098369.7
申请日：2011-04-20
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种分层结构预判的快速视频编码方法，涉及视频压缩编码领域。其从原始视频数据中提取当前编码宏块的亮度信息；定义、计算并比较当前编码宏块的时/空相关性特征，率先预判出宏块应采用帧间预测或帧内预测；若选择帧间预测，定义、计算宏块的平坦度特征，并根据该特征将当前编码宏块分为平坦宏块、纹理丰富宏块和特征不显著宏块三个类型，有针对性的预判出应采用的帧间预测模式集合，提前确定最优帧间预测模式，实现快速帧间压缩编码。本发明方法在视频质量无损失，压缩码率不增加，保持输出码流结构的前提下，大幅度降低帧间编码复杂度和编码时间，继承了原标准算法高压缩比的优越性能。
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公开(公告)号：CN101815218B
公开(公告)日：2012-02-08
申请号：CN201010140709.3
申请日：2010-04-02
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明方法公开了一种基于宏块运动矢量特征分类的快速运动估计视频编码方法，涉及视频压缩编码领域。本发明包括以下步骤：首先从原始视频数据中提取当前编码宏块的亮度信息；针对整像素运动矢量搜索设计了简洁的运动估计搜索模板，合理分配搜索点；依据率失真准则对当前预测宏块的运动剧烈程度进行了分类，从当前预测宏块的运动特征着手，制定了相应的运动搜索优先停止策略，动态调整运动估计的搜索层数和搜索点数，自适应的选择相应的运动估计搜索准则。本发明方法与视频编码标准H.264中采用的运动估计搜索方法相比较，能有效地加速运动估计搜索过程，减少运动估计耗时，严格控制了码率增加，保证了较好的重构图像质量，实现了快速运动估计编码。
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