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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利一种面向机器视频编码的快速VVC帧内编码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：CN119211557B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202410738687.2，技术领域涉及：H04N19/147；该发明授权一种面向机器视频编码的快速VVC帧内编码方法是由范益波;苟傲睿;荆明娥设计研发完成，并于2024-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向机器视频编码的快速VVC帧内编码方法在说明书摘要公布了：本发明属于视频压缩编解码技术领域，具体为一种面向机器视频编码的快速VVC帧内编码方法。本发明采用神经网络技术，把卷积神经网络CNN块和深度变形器transformer块的编码器与解码器串联；实现高效、准确的编码，使得对编码块的分割判决更加精确。本发明还通过重新训练CNN网络指导块划分，减少率失真优化RDO过程的复杂度，该方法特别适用于新一代的通用视频编码标准VVC。本发明可以在减少编码复杂度的同时，显著提升视频编解码的性能，特别是在面向机器的应用场景。

本发明授权一种面向机器视频编码的快速VVC帧内编码方法在权利要求书中公布了：1.一种面向机器视频编码的快速VVC帧内编码方法，其特征在于，是基于神经网络技术的，具体地，构建两个网络分支，一个是卷积神经网络CNN分支，一个是深度变形器transformer分支；其中： 卷积神经网络CNN分支，包括编码器模块与解码器模块，两者串联；其中，编码器模块包括两个依次连接的相同的编码器，解码器模块包括两个依次连接的相同的解码器；CNN分支中，单一编码器包括1×1卷积、批量归一化、3×3卷积；单一解码器包括1×1反卷积、批量归一化、3×3反卷积； 深度变形器transformer分支，也包括编码器模块与解码器模块，两者串联；其中，编码器模块包括两个依次连接的相同的编码器，解码器模块包括两个依次连接的相同的解码器；Transformer分支中，单一编码器由层归一化和多头自注意力构成；解码器结构与编码器相同，只是多头自注意力数量变为两倍； 输入的视频帧首先分别通过CNN分支和Transformer分支的两个编码器进行提取特征，然后通过特征加和concat操作，得到的结果分别送入到CNN和Transformer的解码端，CNN和Transformer的解码端是互相独立的，经过两路解码端进一步特征提取和还原的过程，CNN解码端输出接一个1*1的卷积和批归一化Norm，再进一步和Transformer解码端输出的信息进行像素点加和，得到期待的输出特征信息。

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复旦大学，其通讯地址为：200433 上海市杨浦区邯郸路220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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