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公开(公告)号：CN106534870B
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201611178028.X
申请日：2016-12-19
申请人： 国网新疆电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 南京南瑞集团公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC分类号： H04N19/567 , H04N19/61 , H04N19/587
摘要： 本发明公开了一种基于RGB源视频的率失真优化编码方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、输入RGB源视频；步骤2、将RGB源视频转换为YUV视频；步骤3、对转换得到的YUV视频进行预测编码；步骤4、进行率失真优化：在预测编码过程中，针对各编码模式计算编码比特数，且将该编码模式下解码后的重构视频转换成RGB空间的重构视频，并计算RGB重构视频与RGB源视频之间的失真；步骤5、根据步骤4计算的编码比特数和RGB失真，计算各编码模式对应的率失真代价；步骤6、选择率失真代价最小的编码模式进行编码。提高RGB视频的编码效率和编码质量，提高用户显示体验。
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公开(公告)号：CN106534870A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201611178028.X
申请日：2016-12-19
申请人： 国网新疆电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 南京南瑞集团公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC分类号： H04N19/567 , H04N19/61 , H04N19/587
摘要： 本发明公开了一种基于RGB源视频的率失真优化编码方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、输入RGB源视频；步骤2、将RGB源视频转换为YUV视频；步骤3、对转换得到的YUV视频进行预测编码；步骤4、进行率失真优化：在预测编码过程中，针对各编码模式计算编码比特数，且将该编码模式下解码后的重构视频转换成RGB空间的重构视频，并计算RGB重构视频与RGB源视频之间的失真；步骤5、根据步骤4计算的编码比特数和RGB失真，计算各编码模式对应的率失真代价；步骤6、选择率失真代价最小的编码模式进行编码。提高RGB视频的编码效率和编码质量，提高用户显示体验。
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公开(公告)号：CN104766299A
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201410831778.7
申请日：2014-12-26
申请人： 国家电网公司 , 南京南瑞集团公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于概率图模型的图像质量评估方法，克服概率潜在语义分析模型的缺陷，通过概率图模型估计测试图像主题概率分布，通过和无失真图像的主题概率估计比较，计算测试图像的感知质量分值，在不需要失真图像信息的情况下获得较好的图像质量评估结果。
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公开(公告)号：CN105426930B
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201510755488.3
申请日：2015-11-09
申请人： 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网公司 , 南京南瑞集团公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC分类号： G06K9/66
摘要： 本发明公开了一种基于卷积神经网络的变电站属性分割方法，建立一个包含七类图像的变电站图像数据库，将图像进行构建属性表和手工标注语义分割，预训练、学习属性分类和属性分割卷积神经网络，再通过卷积神经网络对图像进行属性分类和属性分割。本发明提供的一种基于卷积神经网络的变电站属性分割方法，可以有效地预防和排除输电故障，保证供电的安全和畅通；同时，有效缓解人力监控的压力，达到真正意义上的智能监控。在建立变电站图像数据库上，进行了大量测试，结果表明本发明提出的基于深度卷积神经网络的新型技术具有非常高的实用性和可行性。
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公开(公告)号：CN104581140B
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201410831986.7
申请日：2014-12-26
申请人： 国家电网公司 , 南京南瑞集团公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种会议电视的视频质量评估方法，考虑到会议电视各会场的布局、背景、灯光等布置都有相关的规定，会场环境相对固定，本专利基于无参考图像质量评估方法，提出一种会议电视的视频质量评估方法，对会议电视终端的正常视频图像进行分析，并生成针对该终端的视频质量评估标准（标准打分），通过该标准打分和相应的会场背景图像，用户无需对视频质量评估告警阈值进行设置，提高了无参考视频质量评估方法的易用性和检测精度，能够有效运用到会议电视的场景中。
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公开(公告)号：CN105426908B
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201510755426.2
申请日：2015-11-09
申请人： 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网公司 , 南京南瑞集团公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于卷积神经网络的变电站属性分类方法，能够非常准确地检索到和变电站相关的特定场景以及特定对象，能够帮助变电站安防人员高效地处理监控资料，在一定程度上填补了智能安防的技术空缺。主要创新点在于巧妙地将图像所包含的特定场景和特定对象对应成一种属性，进而建立起一个用来表征图像的二值属性表，同时改进传统的卷积神经网络结构，使其能够对包含多属性的图像进行准确识别和分类。本发明提供的一种基于卷积神经网络的变电站属性分类方法，改进的卷积神经网络结构克服了传统的神经网络只能对单一属性进行分类的缺点，达到平均分类准确率为94.7%，具有非常强的可行性和实用性。
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公开(公告)号：CN105426930A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510755488.3
申请日：2015-11-09
申请人： 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网公司 , 南京南瑞集团公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC分类号： G06K9/66
摘要： 本发明公开了一种基于卷积神经网络的变电站属性分割方法，建立一个包含七类图像的变电站图像数据库，将图像进行构建属性表和手工标注语义分割，预训练、学习属性分类和属性分割卷积神经网络，再通过卷积神经网络对图像进行属性分类和属性分割。本发明提供的一种基于卷积神经网络的变电站属性分割方法，可以有效地预防和排除输电故障，保证供电的安全和畅通；同时，有效缓解人力监控的压力，达到真正意义上的智能监控。在建立变电站图像数据库上，进行了大量测试，结果表明本发明提出的基于深度卷积神经网络的新型技术具有非常高的实用性和可行性。
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公开(公告)号：CN105426908A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510755426.2
申请日：2015-11-09
申请人： 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网公司 , 南京南瑞集团公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于卷积神经网络的变电站属性分类方法，能够非常准确地检索到和变电站相关的特定场景以及特定对象，能够帮助变电站安防人员高效地处理监控资料，在一定程度上填补了智能安防的技术空缺。主要创新点在于巧妙地将图像所包含的特定场景和特定对象对应成一种属性，进而建立起一个用来表征图像的二值属性表，同时改进传统的卷积神经网络结构，使其能够对包含多属性的图像进行准确识别和分类。本发明提供的一种基于卷积神经网络的变电站属性分类方法，改进的卷积神经网络结构克服了传统的神经网络只能对单一属性进行分类的缺点，达到平均分类准确率为94.7%，具有非常强的可行性和实用性。
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公开(公告)号：CN104537350A
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201410838603.9
申请日：2014-12-30
申请人： 国家电网公司 , 南京南瑞集团公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
CPC分类号： G06K9/00825
摘要： 本发明公开了一种基于多维边缘特征的车牌定位方法，其步骤为：第一步，运用相关的图像预处理法处理原图像；第二步，通过图像的边缘长度、边缘密度扫描，剔除那些不符条件的边缘点；第三步，采用颜色降维方法对初始图像进行处理，得出第二步中剩余边缘特征点相对应的颜色特征信息；第四步，结合图像边缘特征点的颜色信息，最终准确定位出车牌区域。本发明以获取参考图像的分割信息，并将其应用于车牌定位系统中，计算速度更快，实时性较好，定位信息准确，且对于图像的背景的抗干扰能力强。
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公开(公告)号：CN104618685A
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201410832582.X
申请日：2014-12-29
申请人： 国家电网公司 , 南京南瑞集团公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种用于供电营业厅视频监控中的图像智能分析方法，在供电营业厅视频监控业务中，包括图像格式转换组件，能自动识别不同格式的图片，并将其转换为视频分析所需格式的图像；快速定位关注区域内的对象，实时检测服务人员的工作行为，判定是否存在异常现象，提升对服务人员的监管力度；快速定位工作区域内的对象，实现对该区域内对象的服务规范化行为进行监督，分析是否在岗，从而达到提升营业厅工作人员服务质量的目的；辅助运维监测人员，实现了对营业厅异动情况的实时侦测、预警；实现了视频根据实际网络情况和视频内容进行动态传输，保证了视频传输的连续性，很大程度上减轻了视频带宽传输的压力。
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