一种基于神经网络的帧级复杂度控制方法及系统

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202410918054.X

申请日：

2024-07-10

公开(公告)号：

CN118890479A

公开(公告)日：

2024-11-01

发明(设计)人：

鲁国王妍程正雪宋利

申请人：

上海交通大学

申请人地址：

200240 上海市闵行区东川路800号

IPC主分类号：

H04N19/147

IPC分类号：

H04N19/567 H04N19/42 H04N21/462 H04N21/647 H04N19/172

代理机构：

上海恒慧知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 31317

代理人：

徐红银

法律状态：

公开

国省代码：

上海市市辖区

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2024-11-01	公开	公开
2024-11-19	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):H04N 19/147申请日:20240710

共 50 条

[1]

一种针对B帧和P帧的低复杂度神经网络滤波算法 [P].

范益波 ;

刘超 .

中国专利 :CN111064958B ,2020-04-24

[2]

一种基于卷积神经网络的图像复杂度评估方法 [P].

杨巨峰 ;

冯停磊 ;

翟英杰 .

中国专利 :CN116228646B ,2025-08-08

[3]

一种基于神经网络的道路场景复杂度评估方法 [P].

吴坚 ;

倪海龙 .

中国专利 :CN117933805A ,2024-04-26

[4]

用于基于神经网络的视频译码工具的复杂度降低的方法 [P].

D·鲁萨诺夫斯基 ;

S·J·伊迪 ;

Y·李 ;

M·卡切维奇 .

美国专利 :CN120712773A ,2025-09-26

[5]

基于深度神经网络的低复杂度OTFS系统符号检测方法 [P].

刘伟 ;

于同阳 ;

白宝明 .

中国专利 :CN115987734B ,2025-01-07

[6]

定点神经网络的降低的计算复杂度 [P].

D·林 ;

M·巴丁 ;

D·E·霍华德 ;

D·H·F·德克曼 ;

M·C·特里梅因 ;

A·莎拉 .

中国专利 :CN107580712A ,2018-01-12

[7]

基于深度卷积神经网络的空域运行复杂度评估方法 [P].

谢华 ;

张明华 ;

陈海燕 ;

朱永文 ;

毛继志 ;

葛家明 ;

唐治理 ;

王长春 ;

蒲钒 ;

袁立罡 .

中国专利 :CN112489497B ,2021-03-12

[8]

一种基于符号随机计算的低复杂度卷积神经网络 [P].

张川 ;

王辉征 ;

尤肖虎 .

中国专利 :CN110555519A ,2019-12-10

[9]

一种超低运算复杂度图像增强神经网络 [P].

黄成强 ;

何应虎 .

中国专利 :CN119205556A ,2024-12-27

[10]

用于基于神经网络的视频译码工具的复杂度减少的方法 [P].

D·鲁萨诺夫斯基 ;

S·J·伊迪 ;

Y·李 ;

M·卡切夫维茨 .

美国专利 :CN120660346A ,2025-09-16

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