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龙图腾网获悉高通股份有限公司申请的专利使用长期参考、深度学习和负载均衡的视频吞吐量改进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：CN115702562B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202180039734.9，技术领域涉及：H04N19/109；该发明授权使用长期参考、深度学习和负载均衡的视频吞吐量改进是由A·A·马苏勒;R·库拉帕蒂;V·加罗迪亚设计研发完成，并于2021-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本使用长期参考、深度学习和负载均衡的视频吞吐量改进在说明书摘要公布了：描述了用于使用深度学习视频译码改进视频吞吐量的方法、系统和设备。一种设备可以接收包括视频帧的集合的比特流。该设备可以基于与视频帧的集合相关联的参考场景的改变，将视频帧的集合批处理为视频帧的第一子集和视频帧的第二子集。该设备可以基于批处理来选择针对设备的神经处理单元的操作模式。该设备可以基于神经处理单元和所选择的操作模式来生成视频分组的集合，该视频分组的集合包括视频帧的第一子集、视频帧的第二子集、或视频帧的第一子集和视频帧的第二子集两者。

本发明授权使用长期参考、深度学习和负载均衡的视频吞吐量改进在权利要求书中公布了：1.一种用于在设备处进行视频处理的方法，包括： 接收包括视频帧的集合的比特流； 将所述视频帧的集合批处理为单独的视频帧的批次，所述批处理包括至少部分地基于与所述视频帧的集合相关联的参考场景的改变，将所述视频帧的集合批处理为视频帧的第一子集和视频帧的第二子集，其中，所述视频帧的第一子集包括在所述参考场景的改变之后的第一数量的视频帧，并且所述第二子集包括在所述第一数量的视频帧之后并且在所述参考场景的下一改变之前的第二数量的视频帧； 使用所述设备的视频处理单元对所述视频帧的第一子集进行解码； 至少部分地基于所述参考场景的改变来选择针对神经处理单元的操作模式的训练模式，其中，在所述训练模式期间训练与所述神经处理单元相关联的学习模型是至少部分地基于经解码的视频帧的第一子集中的至少一个经解码的视频帧的； 至少部分地基于与所述视频帧的第一子集中的一个或多个帧、所述视频帧的第二子集或两者相关联的所述批处理和头部信息来选择针对所述设备的所述神经处理单元的所述操作模式的生成模式；以及 至少部分地基于所述经解码的视频帧的第一子集中的至少一个经解码的视频帧和所述学习模型的所述训练，使用所述设备的所述神经处理单元在所述生成模式期间生成所述视频帧的第二子集中的至少一个视频帧。

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