一种基于轻量级神经网络的VVC帧间编码加速方法及装置

本发明公开了一种基于轻量级神经网络的VVC帧间编码加速方法及装置，涉及视频编码技术领域，方法包括以下步骤：在CU的划分模式测试开始之前获取实时特征数据以及残差信息；将特征数据以及残差信息送入MFLCNN网络，计算出各个候选划分模式的概率；根据提前预设的权衡配置选取概率最高的若干种划分模式，在编码过程中主动跳过概率较低的几种模式，从而实现编码加速；所述MFLCNN网络利用残差处理模块从残差信息中提取残差特征，利用特征处理模块从特征数据中提取变量特征，最后利用特征融合模块整合残差特征和变量特征，输出可能划分模式的概率值。本发明利用MFLCNN网络进行特征分析以及模式预测，实现了VVC帧间编码加速，实现简单且效果显著。

《一种基于轻量级神经网络的VVC帧间编码加速方法及装置》是一发明专利，专利号为 2025106642683，当前法律状态为已下证，由华侨大学提出申请，发明人为陈婧;张旭东;曾焕强;朱建清;施一帆;林琦;郑惠洁，申请日期为2025-05-22，公开（公告）日期为2025-08-05，国际专利分类号（IPC）为 H04N 19/147 (2014.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于轻量级神经网络的VVC帧间编码加速方法及装置，涉及视频编码技术领域，方法包括以下步骤：在CU的划分模式测试开始之前获取实时特征数据以及残差信息；将特征数据以及残差信息送入MFLCNN网络，计算出各个候选划分模式的概率；根据提前预设的权衡配置选取概率最高的若干种划分模式，在编码过程中主动跳过概率较低的几种模式，从而实现编码加速；所述MFLCNN网络利用残差处理模块从残差信息中提取残差特征，利用特征处理模块从特征数据中提取变量特征，最后利用特征融合模块整合残差特征和变量特征，输出可能划分模式的概率值。本发明利用MFLCNN网络进行特征分析以及模式预测，实现了VVC帧间编码加速，实现简单且效果显著。

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