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龙图腾网获悉北京化工大学申请的专利基于注意力机制的感知优化视频编码量化参数预测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：CN120416478B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202510918737.X，技术领域涉及：H04N19/124；该发明授权基于注意力机制的感知优化视频编码量化参数预测方法是由徐继伟;李峻锐设计研发完成，并于2025-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注意力机制的感知优化视频编码量化参数预测方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于注意力机制的感知优化视频编码量化参数预测方法，通过将原始视频划分为多帧并依次送入轻量化主干网络提取深度特征，再结合可学习的查询向量在相应的目标检测模型中自动检测关键兴趣区域，生成软注意力图并与原始特征按通道加权相乘，从而得到增强后的加权特征图。在此基础上，将加权特征图切分为若干固定大小的图像块，通过线性映射与位置编码生成token，输入多层轻量级Transformer编码器进行全局上下文建模，最后经由多层感知网络逐块回归出量化参数预测值并组合成帧级量化参数分配图。采用本发明方法生成的视频编码量化参数，可在确保编码效率的前提下，显著提升目标兴趣区域和整体画面的主观视觉质量。

本发明授权基于注意力机制的感知优化视频编码量化参数预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制的感知优化视频编码量化参数预测方法，其特征在于，包括： 视频输入步骤、将原始视频划分为N个视频帧{X1、X2、…、XN}； 特征提取步骤、通过卷积神经网络提取每一视频帧的原始特征图{F1、F2、…、FN}；每帧原始特征图Fi与一组先验框输入到解码器，其中K表示检测器最多输出候选框数量，d是隐藏向量维度； 目标检测步骤、该解码器通过多头注意力机制，将Fi与每个查询向量交互，在交互过程中通过自注意力机制自动聚焦于图像中关键兴趣区域，并输出相应的检测框集合和每个检测对应的语义嵌入向量bk,i是目标检测框xk,i,yk,i,wk,i,hk,i； 加权相乘步骤、在该原始特征图的空间网格上为每个检测框生成二值掩码并将所有掩码求并集，通过高斯平滑处理后得到软注意力图{R1、R2、…、RN}，再将其与原始特征图{F1、F2、…、FN}按通道加权相乘，得到加权特征图在加权特征图的基础上，将图像划分为M个固定大小且不重叠的图像块patch{xj}，整数j范围为1到M，并通过线性映射与位置编码生成表示第i帧图像中第j个patch的初始token表示； 编码步骤、采用L层的Transformer编码器利用多头自注意力和前馈网络在全局范围内捕获的上下文和帧间关系； 预测步骤、Transformer编码器的最后一层的输出经过多层感知网络逐个回归映射出对应patch的量化参数值以该量化参数值对其相应patch在帧画面中的位置进行编码，得到该原始视频的编码视频。

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