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公开(公告)号：CN109089119B
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN201710445873.7
申请日：2017-06-13
IPC: H04N19/172 , H04N19/51 , H04N19/577
Abstract: 本申请实施例公开了一种运动矢量预测的方法及设备，用于确定当前块的运动矢量预测值，提高运动矢量的预测效率。本申请实施例方法包括：获取当前块的运动矢量对应的参考帧；根据所述参考帧的参考帧类型，确定所述当前块的运动矢量的运动矢量类型；当所述当前块的至少一个空间相邻预测块为帧间预测块时，获取所述至少一个空间相邻预测块的第一运动矢量的运动矢量类型；当获取的所述第一运动矢量的运动矢量类型和所述当前块的运动矢量的运动矢量类型均不相同时，根据所述当前块的空间相邻像素块的解码信息，确定所述相邻像素块的第二运动矢量，将所述第二运动矢量或者所述第二运动矢量的缩放值作为所述当前块的候选运动矢量预测值。
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公开(公告)号：CN110121073A
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201810118179.9
申请日：2018-02-06
IPC: H04N19/52 , H04N19/513 , H04N19/176 , H04N19/172
Abstract: 本申请实施例公开了一种双向帧间预测方法及装置，涉及视频图像编解码技术领域，自适应确定出双向加权预测的权重值，提高了双向加权预测的预测性能。该方法包括：根据当前图像块的双向运动信息，确定第一参考图像块和第二参考图像块；获取当前模板、第一参考模板和第二参考模板；计算当前模板与第一参考模板之间的第一差异值，以及当前模板与第二参考模板之间的第二差异值；确定用于表征第一差异值与第二差异值的差异程度的差距，并根据该差距归属的预设范围，确定第一参考图像块的权重值和第二参考图像块的权重值；根据第一参考图像块的权重值和第二参考图像块的权重值，对第一参考图像块和第二参考图像块进行加权，得到预测图像块。
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公开(公告)号：CN103427247B
公开(公告)日：2015-08-12
申请号：CN201310310055.8
申请日：2013-07-19
Applicant: 浙江大学
IPC: H01R13/66 , H01R13/70 , G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种基于单片机控制的饮水机智能记忆插座。现有的饮水机的千“滚”水和循环加热保温模式的能耗严重。本发明插座外壳和电路板，电路板包括电源模块、单片机模块、光感模块、红外感应模块、电流检测模块、继电器控制模块、按键模块。插座外壳正上方开有多个通孔，用于电路板上PIR红外探头、光敏电阻和指示灯从通孔穿出，同时插座外壳正上方设置有按键开关。本发明能学习掌握用户用水习惯（时间段），从而控制饮水机日常工作状态，彻底消除无效循环加热。同时附加光控模块，避免黑夜长时间循环加热；附加红外感应模块，弥补未能正确预测的情况。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110121073B
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN201810118179.9
申请日：2018-02-06
IPC: H04N19/52 , H04N19/513 , H04N19/176 , H04N19/172
Abstract: 本申请实施例公开了一种双向帧间预测方法及装置，涉及视频图像编解码技术领域，自适应确定出双向加权预测的权重值，提高了双向加权预测的预测性能。该方法包括：根据当前图像块的双向运动信息，确定第一参考图像块和第二参考图像块；获取当前模板、第一参考模板和第二参考模板；计算当前模板与第一参考模板之间的第一差异值，以及当前模板与第二参考模板之间的第二差异值；确定用于表征第一差异值与第二差异值的差异程度的差距，并根据该差距归属的预设范围，确定第一参考图像块的权重值和第二参考图像块的权重值；根据第一参考图像块的权重值和第二参考图像块的权重值，对第一参考图像块和第二参考图像块进行加权，得到预测图像块。
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公开(公告)号：CN112819150A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201911126877.4
申请日：2019-11-18
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明提供一种基于神经网络的预测块生成方法，包括：至少将以下信息输入到卷积神经网络：待预测区域的参考块集合，所述参考块集合包括两个以上参考块；以及所述参考块集合中的至少一个参考块与所述待预测区域的相似度图；使用卷积神经网络处理输入信息；由以下方法之一得到所述待预测区域的预测块：直接由所述卷积神经网络的输出得到；或者由所述卷积神经网络的输出与所述待预测区域的第一预测块相加得到，所述第一预测块由参考块集合中的部分或全部参考块线性加权得到。本发明通过增加待预测区域与参考像素的相似度距离，能够有效学习预测值与原始值的映射关系，从而提高预测值的预测效率。
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公开(公告)号：CN112819150B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN201911126877.4
申请日：2019-11-18
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明提供一种基于神经网络的预测块生成方法，包括：至少将以下信息输入到卷积神经网络：待预测区域的参考块集合，所述参考块集合包括两个以上参考块；以及所述参考块集合中的至少一个参考块与所述待预测区域的相似度图；使用卷积神经网络处理输入信息；由以下方法之一得到所述待预测区域的预测块：直接由所述卷积神经网络的输出得到；或者由所述卷积神经网络的输出与所述待预测区域的第一预测块相加得到，所述第一预测块由参考块集合中的部分或全部参考块线性加权得到。本发明通过增加待预测区域与参考像素的相似度距离，能够有效学习预测值与原始值的映射关系，从而提高预测值的预测效率。
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公开(公告)号：CN109089119A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201710445873.7
申请日：2017-06-13
IPC: H04N19/172 , H04N19/51 , H04N19/577
Abstract: 本申请实施例公开了一种运动矢量预测的方法及设备，用于确定当前块的运动矢量预测值，提高运动矢量的预测效率。本申请实施例方法包括：获取当前块的运动矢量对应的参考帧；根据所述参考帧的参考帧类型，确定所述当前块的运动矢量的运动矢量类型；当所述当前块的至少一个空间相邻预测块为帧间预测块时，获取所述至少一个空间相邻预测块的第一运动矢量的运动矢量类型；当获取的所述第一运动矢量的运动矢量类型和所述当前块的运动矢量的运动矢量类型均不相同时，根据所述当前块的空间相邻像素块的解码信息，确定所述相邻像素块的第二运动矢量，将所述第二运动矢量或者所述第二运动矢量的缩放值作为所述当前块的候选运动矢量预测值。
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公开(公告)号：CN103427247A
公开(公告)日：2013-12-04
申请号：CN201310310055.8
申请日：2013-07-19
Applicant: 浙江大学
IPC: H01R13/66 , H01R13/70 , G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种基于单片机控制的饮水机智能记忆插座。现有的饮水机的千“滚”水和循环加热保温模式的能耗严重。本发明插座外壳和电路板，电路板包括电源模块、单片机模块、光感模块、红外感应模块、电流检测模块、继电器控制模块、按键模块。插座外壳正上方开有多个通孔，用于电路板上PIR红外探头、光敏电阻和指示灯从通孔穿出，同时插座外壳正上方设置有按键开关。本发明能学习掌握用户用水习惯（时间段），从而控制饮水机日常工作状态，彻底消除无效循环加热。同时附加光控模块，避免黑夜长时间循环加热；附加红外感应模块，弥补未能正确预测的情况。
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