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龍圖騰網恭喜上海交通大學申請的專利一種可變碼率視頻壓縮方法、系統、裝置及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114501013B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210042520.3，技術領域涉及：H04N19/146；該發明授權一種可變碼率視頻壓縮方法、系統、裝置及存儲介質是由戴文睿;李涵;李劭輝;李成林;鄒君妮;陳思衡;鄭偉詩;熊紅凱設計研發完成，并于2022-01-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種可變碼率視頻壓縮方法、系統、裝置及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明提供可變碼率視頻壓縮方法、系統、裝置及存儲介質，包括：將參考幀圖像通過卷積神經網絡，得到參考幀的第一特征圖，通過尺度縮放及可導量化得到參考幀的第二特征圖，并進行逆縮放，得到重構的參考幀。將預測幀圖像通過卷積神經網絡，得到預測幀的第一特征圖，通過尺度縮放及量化得到預測幀的第二特征圖。將預測幀的第二特征圖與參考幀的第二特征圖相減，得到特征圖殘差；利用參考幀的第二特征圖作為先驗信息，對特征圖殘差進行無損熵編碼，并傳輸至解碼端；將特征圖殘差與參考幀的第二特征圖相加并逆縮放后，通過卷積神經網絡得到重構的預測幀。本發明利用尺度因子將特征圖進行尺度縮放，從而得到不同碼率質量對應的特征圖。

本發明授權一種可變碼率視頻壓縮方法、系統、裝置及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種可變碼率視頻壓縮方法，其特征在于，包括：可變碼率幀內編解碼：在編碼端，將參考幀圖像通過卷積神經網絡，得到參考幀第一特征圖，并通過特征圖尺度縮放及量化得到參考幀第二特征圖；經過無損熵編碼并傳輸；在解碼端，將所述參考幀第二特征圖進行逆縮放后，通過卷積神經網絡得到重構的參考幀；可變碼率幀間編碼：在編碼端，將預測幀圖像通過卷積神經網絡，得到預測幀第一特征圖，并通過特征圖尺度縮放及量化得到預測幀第二特征圖；將所述預測幀第二特征圖與所述參考幀第二特征圖相減，得到特征圖殘差；幀間殘差熵編碼：基于所述參考幀第二特征圖，對所述特征圖殘差進行無損熵編碼，并傳輸至解碼端；可變碼率幀間解碼：在解碼端，將所述特征圖殘差與所述參考幀第二特征圖相加并逆縮放后，通過卷積神經網絡得到重構的預測幀；所述幀間殘差熵編碼，包括：將所述參考幀第二特征圖和所述預測幀第二特征圖進行拼接后，通過卷積神經網絡，得到超先驗信息；對于所述超先驗信息，通過添加均勻噪聲的方式模擬量化，生成量化的超先驗信息；將量化的超先驗信息通過卷積神經網絡，得到重構的超先驗信息；根據所述參考幀第二特征圖，以及所述特征圖殘差進行建模，得到用于編碼特征殘差的上下文信息；根據構造分布，估計量化的超先驗信息編碼所需碼率LBPP-H；構造分布用于估計對超先驗信息進行編碼所需的碼率，超先驗信息編碼所需碼率LBPP-H通過訓練獲得的神經網絡自適應映射到碼表進行估計；根據高斯分布均值與方差，估計所述特征圖殘差編碼所需碼率LBPP-F；特征圖殘差編碼通過對于殘差項逐個編碼實現，對于第i個殘差項yi，根據估計獲得的高斯分布均值μi和方差σi2進行編碼；其中，所述根據所述參考幀第二特征圖，以及所述特征圖殘差進行建模，得到用于編碼特征殘差的上下文信息，包括：空域上下文信息提取：提取參考幀與預測幀的特征殘差在空域維度上的上下文信息；時域上下文信息提取：利用參考幀特征圖，提取在時域維度上的上下文信息；熵編碼分布估計：融合所述上下文信息和所述超先驗信息，估計用于編碼的高斯分布的均值和方差，并將其輸出到算術編碼。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人上海交通大學，其通訊地址為：200240 上海市閔行區東川路800號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。