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公开(公告)号：CN118675337A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410687738.3
申请日：2024-05-30
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于个性化联邦图信号学习的分布式交通流量预测方法，首先利用周期图法计算每个客户端的显著周期并上传至服务器端，服务器端将近似周期的客户端聚类成簇，然后采用图信号处理方法计算客户端图结构的特征值和模型参数一起上传至服务器端，再在服务器端利用客户端上传的信息进行个性化聚合操作，为每个客户端生成个性化预测模型并下发至客户端，同时为服务器端生成全局模型。本发明设计的个性化聚合操作，在不交互交通区域间流量数据的前提下构建客户端交通流量预测模型之间的协作机制，而设计的周期图和图信号处理方法，通过提取客户端交通流量数据的时空特征，增强协作的有效性，提升个性化模型和全局模型的性能。
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公开(公告)号：CN112262578B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN201980039255.X
申请日：2019-03-21
Applicant: 深圳市大疆创新科技有限公司 , 浙江大学
Abstract: 提供了一种点云属性编码方法，包括：对点云数据中的属性值进行二值化，得到二进制属性值，其中，所述二进制属性值的比特深度为N，N为大于或等于1的正整数；采用至少一个概率模型对所述二进制属性值中的比特位进行算术编码。上述方法通过对点云数据中的属性信息进行二值化，并对二值化的结果进行算术编码，避免了使用层次编码方案对属性信息进行编码和解码，从而减小了时间开销。
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公开(公告)号：CN114885617A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202080081330.1
申请日：2020-12-07
Applicant: 浙江大学 , 深圳市大疆创新科技有限公司
IPC: H04N19/96
Abstract: 一种点云编码方法，包括：将第一节点划分为多个子节点(202)，所述第一节点是对点云进行树状划分得到的任一包含有点云点的非叶节点；利用所述多个子节点的几何坐标确定所述多个子节点对应的希尔伯特序(204)；根据所述希尔伯特序对所述多个子节点的占用信息进行排列，得到所述第一节点对应的空间占用码(206)，其中，所述占用信息用于指示所述子节点是否包含有点云点；对所述空间占用码进行编码(208)。该方法解决了在对点云进行属性编解码之前需要对几何编解码后重建的点云点进行重排序的技术问题。
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公开(公告)号：CN112449754B
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN201980039810.9
申请日：2019-07-04
Applicant: 深圳市大疆创新科技有限公司 , 浙江大学
IPC: H04N19/169
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公开(公告)号：CN114793484A
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202080081334.X
申请日：2020-11-24
Applicant: 浙江大学 , 深圳市大疆创新科技有限公司
IPC: H04N19/124
Abstract: 本申请公开了一种点云编码方法，包括：根据多个点云点的几何坐标获取所述多个点云点的对应的希尔伯特码；根据所述希尔伯特码对所述多个点云点排序得到希尔伯特序；根据所述希尔伯特序依次对所述点云点进行属性编码，其中，在对当前点进行属性编码时，根据所述希尔伯特序上所述当前点之前的点云点确定所述当前点对应的参考点，根据所述参考点的属性值对所述当前点的属性值进行预测编码。本申请公开的方法，基于希尔伯特序对点云点进行属性编解码，由于希尔伯特序具有良好的空间近邻特性，因此可以提高对当前点的属性值的预测准确度，提高压缩性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112352431A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN201980038685.X
申请日：2019-09-30
Applicant: 浙江大学 , 深圳市大疆创新科技有限公司
IPC: H04N19/13 , H04N19/186 , H04N19/61
Abstract: 一种数据编码、解码方法、设备及存储介质，方法包括：获取当前点云点的属性残差(S201)；对属性残差进行二值化，得到用于指示第一标志位的二元码和用于指示第二标志位的二元码(S202)；根据第一条件从上下文模型列表中选择用于编码第一标志位的二元码的第一上下文模型(S203)；根据第二条件从上下文模型列表中选择用于编码第二标志位的二元码的第二上下文模型(S204)，其中，第一上下文模型和第二上下文模型对应上下文模型列表中的同一个索引时，第一条件与第二条件不相同；采用第二上下文模型对第二标志位的二元码进行编码(S205)；采用第一上下文模型对第一标志位的二元码进行编码(S206)，在不增加额外复杂度的情况下，提高了编码效率。
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公开(公告)号：CN112384955B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN201980039756.8
申请日：2019-06-11
Applicant: 深圳市大疆创新科技有限公司 , 浙江大学
Abstract: 本发明实施例提供一种三维数据点的编解码方法和装置，通过根据待编码的三维数据点的位置坐标，确定所述待编码的三维数据点的初始块在径向距离方向、方位角方向和高度方向的范围值的最大值，对初始块进行至少一次八叉树划分，得到多个第一类子块，对第一类子块中的至少一个第一类子块进行至少一次四叉树划分和/或二叉树划分，根据所述初始块的划分结果对所述待编码的三维数据点进行编码。由于构建的用来划分空间三维数据点的分布的初始块的三个方向上的范围值不同，从而，在划分过程中，三个方向上的范围值到达最小精度的划分次数不同，当方向到达最小精度时，接着采用四叉树划分或者二叉树划分的方式进行划分，直到三个方向的范围值均到达最小精度，从而，减小划分次数，提高编解码效率。
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公开(公告)号：CN117292363A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311228591.3
申请日：2023-09-22
Applicant: 浙江大学
IPC: G06V20/59 , G06V40/20 , G06V20/70 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种危险驾驶动作的识别方法，通过从预处理后的驾驶员图像提取人体骨架姿态特征与图像抽象特征并进行特征融合，实现对视频图像中驾驶员危险驾驶动作的分类识别。本发明通过光照补偿、图像分割和数据增强等预处理步骤，提高了对不同光照条件和姿态变化下驾驶员动作的识别准确性；将基于二维人体骨架的动作特征以及VGG16和ResNet18模型提取的特征，进行特征融合，获得多种驾驶员动作特征表示；利用全连接网络进行分类，实现对驾驶员危险动作的准确识别。
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公开(公告)号：CN112385222B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN201980039249.4
申请日：2019-06-12
Applicant: 浙江大学 , 深圳市大疆创新科技有限公司
IPC: H04N19/154 , G06T7/00
Abstract: 一种点云处理的方法与装置，该方法包括：获取第一点与第二点，第一点为第一点云中的点，第二点为第二点云中与第一点满足预设条件的点，第一点云和第二点云中的一个为输入点云，另一个为输出点云；根据第一点以及第二点的位置信息，确定第一点与第二点之间的失真信息；其中，第一点与第二点之间的失真程度与第一点的权重配置和/或第二点的权重配置相关，第一点的权重配置和/或第二点的权重配置与位置信息相关。在计算点云的失真时，可以为点云中不同位置信息的点配置不同的权重，从而可以使得计算得到的点云的失真较为符合点云的实际情况。
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公开(公告)号：CN112385238B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN201980039768.0
申请日：2019-07-10
Applicant: 深圳市大疆创新科技有限公司 , 浙江大学
IPC: H04N19/85 , H04N19/124 , H04N19/169
Abstract: 一种数据编码、数据解码方法、设备及存储介质，其中，该方法包括：确定点云数据的语法元素的取值，所述点云数据包括点云的属性值，所述语法元素用于指示所述点云的属性值在进行预测编码时的搜索范围(S301)；根据所述搜索范围对所述点云的属性值进行预测处理，得到所述点云的属性值的残差，对所述点云的属性值的残差以及所述语法元素的取值与固定数值的差值进行编码，生成码流数据，其中，所述固定数值为正数(S302)。通过这种方式可以降低编码、解码的算法复杂度，提高编码、解码的效率。
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