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龙图腾网获悉浙江万里学院申请的专利一种基于LightGBM的VVC帧内编码划分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：CN116248902B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202310188341.5，技术领域涉及：H04N19/96；该发明授权一种基于LightGBM的VVC帧内编码划分方法是由朱仲杰;孙嘉敏;白永强;王玉儿;于显超设计研发完成，并于2023-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LightGBM的VVC帧内编码划分方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于LightGBM的VVC帧内编码划分方法，特点是获取待划分CU的编码特征；获取待划分CU的其他划分模式的率失真代价；将待划分CU的编码特征输入至预先完成训练的水平LightGBM模型和垂直LightGBM模型中，得到水平预测值和垂直预测值，若水平预测值或垂直预测值小于预设的阈值，跳过当前划分模式；若水平预测值或垂直预测值大于等于预设的阈值，则选择率失真代价最小的划分模式作为待划分CU的最佳划分模式；优点是利用水平LightGBM模型和垂直LightGBM模型对待划分CU进行预测，通过水平预测值和垂直预测值判断编码单元是否要进行三叉树水平或垂直划分，从而跳过编码过程中对三叉树水平或垂直划分模式的率失真代价计算过程，提高了编码速度。

本发明授权一种基于LightGBM的VVC帧内编码划分方法在权利要求书中公布了：1.一种基于LightGBM的VVC帧内编码划分方法，其特征在于包括以下步骤： ①获取输入的视频帧中待划分的编码单元的编码特征； ②通过VVC原平台获取待划分的编码单元的四叉树划分模式、二叉树水平划分模式和二叉树垂直划分模式的率失真代价； ③若当前划分模式为三叉树水平划分模式，则执行步骤④；若当前划分模式为三叉树垂直划分模式，则执行步骤⑤； ④将待划分的编码单元的编码特征输入至预先完成训练的水平LightGBM模型中，得到水平预测值yh，将水平预测值yh与预设的阈值α进行比较，若水平预测值yh小于预设的阈值α，则执行步骤⑥；若水平预测值yh大于等于预设的阈值α，则计算三叉树水平划分模式的率失真代价，执行步骤⑦； ⑤将待划分的编码单元的编码特征输入至预先完成训练的垂直LightGBM模型中，得到垂直预测值yv，将垂直预测值yv与预设的阈值α进行比较，若垂直预测值yv小于预设的阈值α，则执行步骤⑥；若垂直预测值yv大于等于预设的阈值α，则计算三叉树垂直划分模式的率失真代价，执行步骤⑦； ⑥跳过当前划分模式，通过VVC原平台中Xcheckbestmode函数得到待划分的编码单元的最佳划分模式； ⑦比较所有划分模式的率失真代价后获得率失真代价最小的划分模式，该率失真代价最小的划分模式即为待划分的编码单元的最佳划分模式。

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