一种基于深度学习的异物过滤视频编码芯片和方法

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专利状态

一种基于深度学习的异物过滤视频编码芯片和方法

有效

专利申请进度

申请

2018-08-06

申请公布

2019-02-05

授权

2021-06-18

预估到期

2038-08-06

专利基础信息

申请号	CN201810887466.6	申请日	2018-08-06
申请公布号	CN109308449A	申请公布日	2019-02-05
授权公布号	CN109308449B	授权公告日	2021-06-18
分类号	G06K9/00;G06N3/04;H04N19/85;H04N19/42
分类	计算；推算；计数;
申请人名称	瑞芯微电子股份有限公司
申请人地址	福建省福州市鼓楼区软件大道89号18号楼

专利法律状态

2021-06-18

授权

状态信息

授权
2021-05-07

著录事项变更

状态信息

著录事项变更；IPC(主分类):G06K9/00；专利申请号:2018108874666；变更事项:申请人；变更前:福州瑞芯微电子股份有限公司；变更后:瑞芯微电子股份有限公司；变更事项:地址；变更前:350003 福建省福州市鼓楼区软件大道89号18号楼；变更后:350003 福建省福州市鼓楼区软件大道89号18号楼
2019-03-05

实质审查的生效

状态信息

实质审查的生效；IPC(主分类):G06K9/00；专利申请号:2018108874666；申请日:20180806
2019-02-05

发明专利申请公布

状态信息

公布

摘要

本发明提供了一种基于深度学习的异物过滤视频编码芯片和方法，所述方法通过神经网络分类识别单元对视频流图像中包含的物体一一进行分类，并在当前帧图像中识别出敏感物体的情况下，采用该敏感物体对应的处理方式对敏感物体进行处理，从而实现自动将当前帧图像中用户不期望看到的物体去除的目的。同时，当某一帧图像识别出敏感物体时，则会对接下来几帧图像都进行物体识别，反之，当某一帧图像未识别出敏感物体时，则对接下来几帧图像直接进行编码输出而不进行物体识别，相较于对每一帧图像都进行识别判断的方式，有效提升了处理效率。

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