中国科学技术大学李礼获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利可学习视频编码方法、系统、设备及存储介质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：CN117750020B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202311760229.0，技术领域涉及：H04N19/172；该发明授权可学习视频编码方法、系统、设备及存储介质是由李礼;盛锡华;刘东;李厚强设计研发完成，并于2023-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本可学习视频编码方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种可学习视频编码方法、系统、设备及存储介质，将当前待编码帧与参考帧分别进行空间分解，得到低频结构部分和高频细节部分，分别对视频的低频结构部分和高频细节部分进行运动估计，经过空间分解，两帧即当前待编码帧与参考帧的低频结构的运动包含了原本两帧更为一致的运动，局部区域的运动差异减小，而两帧的高频细节部分的运动包含了原本不一致性运动的残差，并且对参考特征也进行空间分解，得到参考特征的低频结构部分和高频细节部分；通过先进行空间分解再进行运动估计，可以更准确估计出运动矢量，从而更好的进行后续编码工作，以提升编码性能。
本发明授权可学习视频编码方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种可学习视频编码方法，其特征在于，包括：步骤1、对当前待编码帧和参考帧分别进行空间分解，并进行运动估计，获得低频结构的运动矢量和高频细节的运动矢量；步骤2、对低频结构的运动矢量和高频细节的运动矢量联合编码与联合解码；步骤3、将当前待编码帧的参考特征进行空间分解，并使用联合解码获得的重建低频结构运动矢量和高频细节运动矢量，分别相应对空间分解获得的参考特征的低频结构部分和高频细节部分做运动补偿，再通过特征融合得到多尺度时域上下文特征；步骤4、结合多尺度时域上下文特征对当前待编码帧进行编码与解码；步骤5、对步骤4输出的解码特征进行变换，获得当前待编码帧的重建帧，以及用于下一待编码帧的参考特征。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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