龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：宁波康达凯能医疗科技有限公司
摘要：本发明公开了一种贝叶斯框架下基于语义分割的帧间编码方法、装置及介质，涉及图像处理技术领域，包括步骤：通过空间注意力机制对ESPNet网络进行语义分割加强，并基于加强后的ESPNet网络对当前帧间图像进行空间语义分割；基于光流算法进行目标视频特征点跟踪，并根据跟踪持续时间进行静态背景特征和动态前景特征的时间语义分割；基于空间语义分割结果和时间语义分割结果，通过贝叶斯框架对各像素点进行类别概率评估获得时空语义分割结果；根据时空语义分割结果对量化参数进行动态调控；根据调整后的量化参数对当前帧间图像进行编码。本发明通过基于时空语义特征图的量化参数动态控制，在保持相同视频质量的前提下，可以实现更高的视频压缩效率。
主权项：1.一种贝叶斯框架下基于语义分割的帧间编码方法，其特征在于，包括步骤：S1：通过空间注意力机制对ESPNet网络进行语义分割加强，并基于加强后的ESPNet网络对当前帧间图像进行空间语义分割；S2：基于光流算法进行目标视频特征点跟踪，并根据跟踪持续时间进行静态背景特征和动态前景特征的时间语义分割；S3：基于空间语义分割结果和时间语义分割结果，通过贝叶斯框架对各像素点进行类别概率评估获得时空语义分割结果；S4：根据时空语义分割结果对量化参数进行动态调控；S5：根据调整后的量化参数对当前帧间图像进行编码；所述S1步骤中，通过空间注意力机制对ESPNet网络进行语义分割加强具体包括：S11：通过对当前帧间图像进行多尺度特征提取获得初始特征图；S12：基于空间注意力机制对初始特征图进行加权处理；S13：通过融合加权后的特征图以及当前帧间图像获得空间特征；S14：基于融合后的空间特征图通过卷积操作获取空间语义分割结果；所述S4步骤中，量化参数的调整表示为如下公式： 式中，为调整后的量化参数，为基线量化参数，为动态前景特征和静态背景特征的权重因子，为坐标为特征点经由时空语义分割后的时空语义特征值，为目标帧间图像所有区域的平均语义特征值，为调整值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 宁波康达凯能医疗科技有限公司 贝叶斯框架下基于语义分割的帧间编码方法、装置及介质
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号