[發(fā)明專利]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)視頻編解碼技術(shù)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201910585090.8 | 申請日: | 2019-07-01 |
| 公開(公告)號: | CN112188202A | 公開(公告)日: | 2021-01-05 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 何剛;李云松;沈八中;蔣昊;吳暢 | 申請(專利權(quán))人: | 西安電子科技大學(xué) |
| 主分類號: | H04N19/172 | 分類號: | H04N19/172;H04N19/42;G06T5/00;G06N3/08 |
| 代理公司: | 北京林達劉知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11277 | 代理人: | 劉新宇 |
| 地址: | 710071*** | 國省代碼: | 陜西;61 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 基于 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 自學(xué)習(xí) 視頻 解碼 技術(shù) | ||
1.一種自學(xué)習(xí)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視頻編碼裝置,其特征在于,所述裝置包括:
第一編碼模塊,用于對目標視頻進行壓縮編碼,獲得對應(yīng)所述目標視頻的第一碼流數(shù)據(jù)和重建圖像,并將所述第一碼流數(shù)據(jù)發(fā)送至視頻解碼裝置;
第二編碼模塊,用于以所述目標視頻所對應(yīng)的原始視頻幀為標簽、所述重建圖像為輸入,進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練學(xué)習(xí),得到對應(yīng)所述目標視頻的修復(fù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并獲取對應(yīng)所述修復(fù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息,將所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息發(fā)送至視頻解碼裝置,以使所述視頻解碼裝置根據(jù)所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息構(gòu)建的修復(fù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對所述第一碼流數(shù)據(jù)解碼得到的重建圖像進行修復(fù),得到所述目標視頻的修復(fù)視頻,
其中,所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息包括所述修復(fù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的裝置,其特征在于,所述第二編碼模塊,包括:
訓(xùn)練數(shù)據(jù)組織子模塊,用于對所述目標視頻的原始視頻幀和重建圖像數(shù)據(jù)依次進行劃分,組織成為多個訓(xùn)練數(shù)據(jù)單元,每個訓(xùn)練數(shù)據(jù)單元包括n個原始視頻幀和對應(yīng)的n個重建圖像,n為大于零的實數(shù);
訓(xùn)練子模塊,用于根據(jù)每個訓(xùn)練數(shù)據(jù)單元進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練學(xué)習(xí),獲得對應(yīng)的每個訓(xùn)練數(shù)據(jù)單元的修復(fù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并將各個修復(fù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息發(fā)送至視頻解碼裝置。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的裝置,其特征在于,所述訓(xùn)練子模塊具體用于:
以第i個訓(xùn)練數(shù)據(jù)單元的原始視頻幀為標簽、重建圖像為輸入,進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練學(xué)習(xí),得到對應(yīng)于所述第i個訓(xùn)練數(shù)據(jù)單元的修復(fù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),i為正整數(shù)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的裝置,其特征在于,所述第二編碼模塊,包括:
信息壓縮子模塊,用于在將所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息發(fā)送至視頻解碼裝置之前,采用預(yù)設(shè)的壓縮方式對所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息進行壓縮,
其中,所述壓縮方式包括以下任一種:無損壓縮和有損壓縮。
5.根據(jù)權(quán)利要求1至4任一項所述的裝置,其特征在于,所述第一編碼模塊包括編碼器,所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息還包括所述修復(fù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和/或?qū)?yīng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)單元的數(shù)據(jù)單元信息。
6.一種基于自學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視頻解碼裝置,其特征在于,所述裝置包括:
第一解碼模塊,用于對接收到的視頻編碼裝置發(fā)送的第一碼流數(shù)據(jù)進行解碼,得到對應(yīng)目標視頻的重建圖像;
第二解碼模塊,用于根據(jù)接收到的所述視頻編碼裝置發(fā)送的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息構(gòu)建針對所述目標視頻的修復(fù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),根據(jù)所述修復(fù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對所述重建圖像進行修復(fù),得到所述目標視頻的修復(fù)視頻,
其中,所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息包括所述修復(fù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù),
所述修復(fù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是所述視頻編碼裝置以所述目標視頻的原始視頻幀為標簽、對應(yīng)所述原始視頻幀的重建圖像為輸入進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練學(xué)習(xí)得到的。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置,其特征在于,所述目標視頻的修復(fù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括多個,每個修復(fù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)于所述目標視頻的一個訓(xùn)練數(shù)據(jù)單元所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)單元中包括n個所述原始視頻幀和對應(yīng)的n個重建圖像,n為大于零的實數(shù),
其中,所述第二解碼模塊,包括:
網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建子模塊,用于根據(jù)針對第i個訓(xùn)練數(shù)據(jù)單元的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息,構(gòu)建對應(yīng)于所述第i個訓(xùn)練數(shù)據(jù)單元的修復(fù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),i為正整數(shù)。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置,其特征在于,所述第二解碼模塊,還包括:
修復(fù)子模塊,根據(jù)所述第i個訓(xùn)練數(shù)據(jù)單元的修復(fù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對與所述第i個訓(xùn)練數(shù)據(jù)單元相對應(yīng)的重建圖像進行修復(fù)。
9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置,其特征在于,所述第二解碼模塊,包括:
信息解壓子模塊,用于根據(jù)預(yù)設(shè)的壓縮方式,對所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息進行解壓,
其中,所述壓縮方式包括以下任一種:無損壓縮和有損壓縮。
10.根據(jù)權(quán)利要求6至9任一項所述的裝置,其特征在于,所述第一解碼模塊包括解碼器,所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息還包括所述修復(fù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和/或?qū)?yīng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)單元的數(shù)據(jù)單元信息。
11.一種基于自學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視頻編解碼系統(tǒng),其特征在于,所述系統(tǒng)包括權(quán)利要求1至5任意一項所述的基于自學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視頻編碼裝置和權(quán)利要求6至10任意一項所述的基于自學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視頻解碼裝置。
該專利技術(shù)資料僅供研究查看技術(shù)是否侵權(quán)等信息,商用須獲得專利權(quán)人授權(quán)。該專利全部權(quán)利屬于西安電子科技大學(xué),未經(jīng)西安電子科技大學(xué)許可,擅自商用是侵權(quán)行為。如果您想購買此專利、獲得商業(yè)授權(quán)和技術(shù)合作,請聯(lián)系【客服】
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