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龙图腾网获悉杭州国芯科技股份有限公司申请的专利一种基于神经网络的低带宽低延时的编码压缩方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116055741B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310109062.5，技术领域涉及：H04N19/42；该发明授权一种基于神经网络的低带宽低延时的编码压缩方法是由程铖;应屹航;黄磊;陈伟;胡俊;陈树;段连明;杜丽娜设计研发完成，并于2023-02-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的低带宽低延时的编码压缩方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络的低带宽低延时的编码压缩方法。本发明方法首先接收图像采集设备或传感器发送的的视频数据码流，并通过图像信号处理模块转换成系统能处理的数据格式，以在线数据流模式持续发送；然后通过神经网络降噪算法对原始视频数据降噪，以及神经网络运动检测算法对原始视频数据进行运动检测，包括均值滤波对视频帧进行缩小；将逐点传入的像素值二值化后，作为辅助信息写入DDR；最后将原视频的降噪数据配合运动检测辅助信息进行编码压缩。本发明方法基于卷积神经网络降噪和运动检测，又经过均值滤波缩小和二值化，保证了视频帧质量的同时，以低带宽和低延时实现高效的编码压缩。

本发明授权一种基于神经网络的低带宽低延时的编码压缩方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的低带宽低延时的编码压缩方法，其特征在于，包括通过在线视频数据获取模块、神经网络降噪模块、神经网络运动检测模块、像素值二值化模块和编码压缩模块实现该编码压缩方法；具体步骤如下： 步骤1通过图像信号处理ISP模块，接收并处理来源于传感器的视频信号，以在线数据流模式将数据发送给神经网络降噪模块； 步骤2通过神经网络降噪模块对原始视频数据的每一帧图像分别进行卷积操作，训练得到卷积神经网络模型，由此得到降噪后视频数据，降噪后视频数据写入双倍速率同步动态随机存储器DDR； 步骤3通过神经网络运动检测模块对原始视频数据进行运动检测，然后通过均值滤波对图像缩小处理； 步骤4对缩小处理后的图像中的每个像素的像素值进行二值化处理，作为辅助信息写入双倍速率同步动态随机存储器DDR； 步骤5利用步骤2的降噪后视频数据和步骤4的辅助信息，对视频进行编码压缩；具体是：分别读取DDR中的降噪后视频数据和二值化后的辅助信息，以前一帧图像的降噪后视频数据作为参考帧，对应参考帧前景区域的当前帧区域采用常规编码模式，对应参考帧背景区域的当前帧区域采用skip编码模式，对于首帧图像的降噪后视频数据以常规编码模式编码。

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