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龙图腾网获悉深圳市未来智联网络研究院;咪咕文化科技有限公司申请的专利一种动态高斯压缩与自适应码率调控的视频流处理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：CN120547374B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510992065.7，技术领域涉及：H04N21/234；该发明授权一种动态高斯压缩与自适应码率调控的视频流处理方法是由王方鑫;梁志成;琚彬;张宏龙;崔曙光设计研发完成，并于2025-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种动态高斯压缩与自适应码率调控的视频流处理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种动态高斯压缩与自适应码率调控的视频流处理方法，适用于虚拟现实、增强现实及三维视频等场景，该方法包括以下步骤：S1.高斯属性建模与初始化；S2.构建二值哈希网格；S3.构建形变预测网络；S4.掩码剪枝机制设计；S5.熵建模与算术编解码模块设计；S6.模型训练；S7.多码率下的视频流传输。本发明首次提出结合高斯体云编码与自适应视频传输的统一方案，显著降低视频数据存储与传输成本，在多个真实与合成数据集上取得优于现有方法的综合性能。

本发明授权一种动态高斯压缩与自适应码率调控的视频流处理方法在权利要求书中公布了：1.一种动态高斯压缩与自适应码率调控的视频流处理方法，其特征在于：包括以下步骤： S1.高斯属性建模与初始化：将动态三维场景序列转化为三维高斯体集表示，每个高斯体用于模拟物体表面的局部属性； S2.基于多分辨率二值哈希网格，构建从二维时空位置映射到二维复合特征向量的二维特征映射模型，以及从三维空间特征映射到二维复合特征向量的三维特征映射模型； S3.构建形变预测网络：基于二值空间特征向量，构建融合空间与时序的复合特征表示；将该特征输入至多头神经网络中，分别预测3D高斯体属性上的时间变化增量，从而实现对动态三维场景中点属性的连续建模； S4.掩码剪枝机制设计：通过构建时空敏感的可学习掩码模块，自动识别在空间或时间维度上对重建质量影响较低的高斯体，并进行剔除； S5.熵建模与算术编解码模块设计：通过构建深度熵模型网络，对连续属性的分布进行概率建模，并通过算法编码器对连续属性和离散值压缩成比特流，并通过算数解码器进行还原； S6.进行图片渲染，并通过多视角下采集的 RGB 图像作为监督信号，对形变预测网络、掩码模块与深度熵模型网络进行联合训练； S7.设计多码率的视频流传输场景，并通过调整高斯体数与特征网格精度，得到不同码率对应的形变预测网络、掩码模块；并在视频传输过程中，基于网络质量切换视频传输的码率进行数据传输。

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