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龙图腾网获悉清华大学申请的专利基于语义增强的HEVC编码方法和装置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：CN118764644B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202410972632.8，技术领域涉及：H04N19/61；该发明授权基于语义增强的HEVC编码方法和装置是由秦志金;陈常越;杨定熹;应憬恺;陶晓明设计研发完成，并于2024-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于语义增强的HEVC编码方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于语义增强的HEVC编码方法和装置，包括：获取原始编码和待编码视频；将所述待编码视频的图像帧依次输入至预先训练的CTU分割结果预测模型，得到CTU分割预测结果；根据所述原始编码对所述待编码视频进行编码；根据所述CTU分割预测结果执行所述编码过程中的率失真优化过程，得到目标编码；其中，所述CTU分割结果预测模型是基于深度神经网络利用海量视频文件样本训练得到的。本发明使用深度神经网络提取语义信息以预测CTU分割结果，根据神经网络的预测结果优化率失真优化遍历过程，从而优化编码方法，在不改变编码性能的同时节约编码时间。同时由于本发明与现有代码进行了结合，节约了部署成本。

本发明授权基于语义增强的HEVC编码方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于语义增强的HEVC编码方法，其特征在于，包括： 获取原始编码和待编码视频； 将所述待编码视频的图像帧依次输入至预先训练的CTU分割结果预测模型，得到CTU分割预测结果；根据所述原始编码对所述待编码视频进行编码； 根据所述CTU分割预测结果执行所述编码过程中的率失真优化过程，得到目标编码，具体包括： 根据所述原始编码对所述待编码视频的当前帧进行编码时，读取所述当前帧的所述CTU分割预测结果，得到预设数量个CU分割预测结果； 在对所述当前帧的每个CTU进行编码的过程中，记录当前分割深度； 在所述当前分割深度小于所述CU分割预测结果的情况下，跳过所述当前分割深度的CU率失真优化； 在所述当前分割深度等于所述CU分割预测结果的情况下，计算所述当前分割深度的CU率失真优化，并停止搜索下一分割深度； 在所述当前分割深度大于所述CU分割预测结果的情况下，跳出当前CU； 其中，所述CTU分割结果预测模型是基于深度神经网络利用海量视频文件样本训练得到的。

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