四川大学何小海获国家专利权
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龙图腾网获悉四川大学申请的专利基于已重建先验信息的快速仿射运动估计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：CN116456085B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202210012528.5，技术领域涉及：H04N19/109；该发明授权基于已重建先验信息的快速仿射运动估计方法是由何小海;杨若兰;熊淑华;卿粼波;陈洪刚;王正勇设计研发完成，并于2022-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于已重建先验信息的快速仿射运动估计方法在说明书摘要公布了：本发明从VVC帧间仿射运动估计模式和Skip模式存在互斥性以及当前CU与其父CU、前序子CU和相邻CU的最佳帧间预测模式存在相关性入手，公开了一种基于已重建先验信息的快速仿射运动估计方法。首先提取当前CU目前的最佳预测模式，父CU、前序子CU和相邻CU的最佳预测模式，通过最佳模式是否为Skip模式提前跳过不必要的仿射运动估计过程，从而降低总体编码时间。本发明公开的VVC快速放射运动估计方法，相比于VVC编码标准，在不明显降低压缩编码效率的前提下，明显降低了VVC的时间复杂度。
本发明授权基于已重建先验信息的快速仿射运动估计方法在权利要求书中公布了：1.基于已重建先验信息的快速仿射运动估计方法，其特征在于： 1执行仿射运动估计之前的常规平移运动估计过程，获取父CU、前序子CU、相邻左边和相邻上边CU的最佳帧间预测模式以及当前CU目前的最佳模式，前序子CU指的是前面已经进行划分编码的同层级子CU； 2判断当前CU目前的最佳帧间预测模式是否是Skip模式，若是，则跳过当前CU的仿射运动估计过程，执行步骤6；若否，执行步骤3； 3判断父CU和前序子CU中是否存在最佳帧间预测模式为Skip模式的CU，若存在，则跳过当前CU的仿射运动估计过程，执行步骤6；若不存在，执行步骤4； 4判断相邻左边、上边对CU的最佳帧间预测模式是否都为Skip模式，若是，则跳过当前CU的仿射运动估计过程，执行步骤6；若否，则执行步骤5； 5执行原始仿射运动估计过程； 6确定最佳帧间预测模式； 7结束运动估计过程。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人四川大学，其通讯地址为：610065 四川省成都市武侯区一环路南一段24号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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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。
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