全文摘要
本申请提供一种码率模型更新方法及装置，该方法包括：利用控制参数集对控制单元进行编码，获取每个块在相应编码模式下的变换块，并确定控制单元的编码比特数；确定所述控制参数集附近的一个或多个虚拟控制参数集，利用虚拟控制参数集对变换块分别进行量化，每个所述虚拟控制参数集对应的所有虚拟量化块组成一个虚拟量化块集合；对虚拟量化块分别进行熵编码，或者使用近似算法对虚拟量化块分别进行估计，得到每个所述虚拟量化块集合所对应的虚拟编码比特数；利用所述控制参数集、虚拟控制参数集、编码比特数以及虚拟编码比特数，对所述码率模型进行更新。采用本申请的技术方案，能够更加精准地更新码率模型，提高码率控制的准确度。
主设计要求
1.一种码率模型更新方法，其特征在于，包括：利用控制参数集对控制单元按照确定的编码模式进行编码，获取所述控制单元中的每个块在相应编码模式下编码得到的变换块；并确定对所述控制单元进行编码后得到的编码比特数；确定所述控制参数集附近的一个或多个虚拟控制参数集，利用所述虚拟控制参数集对所述变换块分别进行量化，得到对每个所述变换块进行量化后的虚拟量化块；每个所述虚拟控制参数集对应的所有虚拟量化块组成一个虚拟量化块集合；对每个所述虚拟量化块集合中的虚拟量化块分别进行熵编码，或者使用近似算法对每个所述虚拟量化块集合中的虚拟量化块分别进行估计，得到每个所述虚拟量化块集合所对应的虚拟编码比特数；利用所述控制参数集、虚拟控制参数集、编码比特数以及虚拟编码比特数，对所述码率模型进行更新。
设计方案
1.一种码率模型更新方法，其特征在于，包括：
利用控制参数集对控制单元按照确定的编码模式进行编码，获取所述控制单元中的每个块在相应编码模式下编码得到的变换块；并确定对所述控制单元进行编码后得到的编码比特数；
确定所述控制参数集附近的一个或多个虚拟控制参数集，利用所述虚拟控制参数集对所述变换块分别进行量化，得到对每个所述变换块进行量化后的虚拟量化块；每个所述虚拟控制参数集对应的所有虚拟量化块组成一个虚拟量化块集合；
对每个所述虚拟量化块集合中的虚拟量化块分别进行熵编码，或者使用近似算法对每个所述虚拟量化块集合中的虚拟量化块分别进行估计，得到每个所述虚拟量化块集合所对应的虚拟编码比特数；
利用所述控制参数集、虚拟控制参数集、编码比特数以及虚拟编码比特数，对所述码率模型进行更新。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述控制参数集包含一个或多个控制参数，所述控制参数至少包括：量化参数、量化步长、拉格朗日算子。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述控制单元包括：一个图像帧、一个最大编码单元、一个最大编码单元行、一个图像区域或者一个连续图像组。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述编码模式包括：利用控制参数集对一个控制单元进行编码的过程中，所述控制单元中每个块所对应的率失真代价最小的编码模式。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定对所述控制单元进行编码后得到的编码比特数，包括：
将所述控制单元中每个块进行编码后得到的编码比特数之和，作为所述控制单元的编码比特数。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述控制参数集附近的一个或多个虚拟控制参数集，包括：
通过增大或减小所述控制参数集中的一个或多个控制参数的值得到一个或多个所述虚拟控制参数集。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述控制参数集、虚拟控制参数集、编码比特数以及虚拟编码比特数，对所述码率模型进行更新，包括：
通过所述控制参数集、虚拟控制参数集、编码比特数以及虚拟编码比特数来修正模型参数的值，实现对所述码率模型的更新。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述码率模型为：
λ＝αBβ<\/sup>
其中，λ表示拉格朗日算子；α和β分别表示模型参数；B表示编码比特数。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，根据以下模型更新公式来修正模型参数的值：
设计说明书
技术领域
本说明书涉及视频编码技术领域，尤其涉及一种码率模型更新方法及装置。
背景技术
码率控制是视频编码领域的一个重要技术，其目的是调整编码相关的一些控制参数。通过对控制参数的调整，对作为一个编码单位的控制单元进行编码时，便可使得生成的码流的码率达到或近于预先设定的码率。在大多数码率控制算法中，都会设定某个码率模型，根据码率模型来得到控制单元的编码比特数和控制参数之间的关系，从而利用这种关系满足预定的码率要求。由于不同视频序列的差异很大，因此，采用固定不变的码率模型，不能很好地拟合所有视频序列，为避免该问题，通常会对码率模型进行更新。
现有技术中，码率模型都涉及到一个或多个模型参数，通过已编码的控制单元实际的编码比特数和控制参数来调整模型参数的值，进而实现码率模型的更新。然而，这种码率模型更新方法，无法精准地更新码率模型，降低了码率控制的准确度。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种码率模型更新方法及装置，以解决现有技术存在的码率模型更新不够精准，导致码率控制的准确度降低的问题。
基于上述目的本发明提供一种码率模型更新方法，包括：
利用控制参数集对控制单元按照确定的编码模式进行编码，获取所述控制单元中的每个块在相应编码模式下编码得到的变换块；并确定对所述控制单元进行编码后得到的编码比特数；
确定所述控制参数集附近的一个或多个虚拟控制参数集，利用所述虚拟控制参数集对所述变换块分别进行量化，得到对每个所述变换块进行量化后的虚拟量化块；每个所述虚拟控制参数集对应的所有虚拟量化块组成一个虚拟量化块集合；
对每个所述虚拟量化块集合中的虚拟量化块分别进行熵编码，或者使用近似算法对每个所述虚拟量化块集合中的虚拟量化块分别进行估计，得到每个所述虚拟量化块集合所对应的虚拟编码比特数；
利用所述控制参数集、虚拟控制参数集、编码比特数以及虚拟编码比特数，对所述码率模型进行更新。
可选的，所述控制参数集包含一个或多个控制参数，所述控制参数至少包括：量化参数、量化步长、拉格朗日算子。
可选的，所述控制单元包括：一个图像帧、一个最大编码单元、一个最大编码单元行、一个图像区域或者一个连续图像组。
可选的，所述编码模式包括：利用控制参数集对一个控制单元进行编码的过程中，所述控制单元中每个块所对应的率失真代价最小的编码模式。
可选的，确定对所述控制单元进行编码后得到的编码比特数，包括：将所述控制单元中每个块进行编码后得到的编码比特数之和，作为所述控制单元的编码比特数。
可选的，确定所述控制参数集附近的一个或多个虚拟控制参数集，包括：通过增大或减小所述控制参数集中的一个或多个控制参数的值得到一个或多个所述虚拟控制参数集。
可选的，所述利用所述控制参数集、虚拟控制参数集、编码比特数以及虚拟编码比特数，对所述码率模型进行更新，包括：通过所述控制参数集、虚拟控制参数集、编码比特数以及虚拟编码比特数来修正模型参数的值，实现对所述码率模型的更新。
可选的，所述码率模型为：
λ＝αBβ<\/sup>
其中，λ表示拉格朗日算子；α和β分别表示模型参数；B表示编码比特数。
可选的，根据以下模型更新公式来修正模型参数的值：
其中，α和β分别表示模型参数；λi<\/sub>表示拉格朗日算子或虚拟拉格朗日算子；Bi<\/sub>表示编码比特数或虚拟编码比特数。
一种码率模型更新装置，包括：
编码模块，用于利用控制参数集对控制单元按照确定的编码模式进行编码，获取所述控制单元中的每个块在相应编码模式下编码得到的变换块；并确定对所述控制单元进行编码后得到的编码比特数；
量化模块，用于确定所述控制参数集附近的一个或多个虚拟控制参数集，利用所述虚拟控制参数集对所述变换块分别进行量化，得到对每个所述变换块进行量化后的虚拟量化块；每个所述虚拟控制参数集对应的所有虚拟量化块组成一个虚拟量化块集合；
估计模块，用于对每个所述虚拟量化块集合中的虚拟量化块分别进行熵编码，或者使用近似算法对每个所述虚拟量化块集合中的虚拟量化块分别进行估计，得到每个所述虚拟量化块集合所对应的虚拟编码比特数；
更新模块，用于利用所述控制参数集、虚拟控制参数集、编码比特数以及虚拟编码比特数，对所述码率模型进行更新。
本说明书实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：
本发明通过控制参数集对控制单元进行编码，获得控制单元进行编码后的编码比特数，以及控制单元中的每个块在相应编码模式下编码得到的变换块；再确定控制参数集附近的一个或多个虚拟控制参数集，利用虚拟控制参数集对上述变换块分别进行量化，得到对每个变换块进行量化后的虚拟量化块，每个虚拟控制参数集对应的所有虚拟量化块组成一个虚拟量化块集合；利用熵编码或者近似算法对每个虚拟量化块集合中的所有虚拟量化块分别进行编码或估计，得到每个虚拟量化块集合所对应的虚拟编码比特数，最后利用控制参数集、虚拟控制参数集、编码比特数以及虚拟编码比特数，对码率模型进行更新。基于本发明的方案，能够更加精准地更新码率模型，进而提高码率控制的准确度。
附图说明
为了更清楚的说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见的下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1是本说明书实施例提供的一种码率模型更新方法的流程示意图；
图2是本说明书实施例提供的虚拟控制参数集对变换块进行量化的过程示意图；
图3是本说明书实施例提供的一种码率模型更新装置的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
图1是本发明实施例提供的一种码率模型更新方法的流程示意图。该方法具体可以包括以下步骤：
步骤S101，利用控制参数集对一个控制单元按照确定的编码模式进行编码，获取所述控制单元中的每个块在相应编码模式下编码得到的变换块；并确定对所述控制单元进行编码后得到的编码比特数。
在本申请实施例中，控制参数可以是，用于在码率控制算法中控制编码码率的编码参数。控制参数可以包括但不限于：量化参数、量化步长或拉格朗日算子(Lambda)等，或者这些参数中的多个。将码率控制算法中使用到的控制参数的集合称为控制参数集，控制参数集内包含一个或多个控制参数。
在本申请实施例中，控制单元可以是，码率控制算法中一个基本的控制单位，码率控制算法通过调整控制单元的控制参数来调整码率：在实际应用中，以控制单元作为基本单位来调整控制参数。一个控制单元可以包括：一个图像帧、一个最大编码单元、一个最大编码单元行、一个图像区域或者一个连续图像组；其中，一个图像帧是指，视频编码中的一帧图像或一个片组；最大编码单元是指，视频编码中的一个图像块(例如，像素为64x64、32x32的图像块等)；最大编码单元行是指，纵坐标相同的所有最大编码单元组成的横向的一长条形图像区域；一个图像区域是指，例如把图像划分为上、下两部分，则上、下两部分可以分别作为一个图像区域；一个连续图像组可以表示连续的一组图像。
在本申请实施例中，在利用控制参数集对一个控制单元进行编码的过程中，首先将该控制单元分割成若干个块，每个块按照视频编码标准可以选择不同的编码模式进行编码，编码过程就是从诸多编码模式中选择性价比满足要求的模式进行编码，即通过编码决策过程选择出满足要求的编码模式来编码。本申请实施例中，不同块之间可以选择最优编码模式，其具体方式可以包括：将控制单元中每个块所对应的率失真代价(RDCost)最小的编码模式，作为该块对应的最优编码模式。保存每个块在各自对应的最优编码模式下编码得到的变换块，并将控制单元中每个块在编码后得到的编码比特位数之和，作为该控制单元的编码比特数。
在一个具体实施例中，例如：控制参数集中只包含的控制参数为拉格朗日算子λ，将该控制参数集记为λ0<\/sub>；并且，采用图像帧(例如，一帧)作为控制单元，首先利用拉格朗日算子对这一帧进行编码，将这一帧分割成若干个块，之后对每个块分别采取不同的编码模式进行编码，并选择率失真代价最小的编码模式，作为该块的最优编码模式，之后保存每个块在各自对应的最优编码模式下编码得到的变换块，将编码完这一帧后实际得到的编码比特数记为B0<\/sub>。
在本申请实施例中，选择率失真代价最小的编码模式是指：一个控制单元内所有块，在使用相同的量化步长和拉格朗日算子的情况下，每个块按照不同的模式进行编码时，可以得到不同编码模式所需的比特数和对应的图像失真，用D表示图像失真，用B表示比特数，用λ表示拉格朗日算子，率失真代价的计算公式为RDCost＝D+λ*B；那么，选择率失真代价最小的编码模式，也可以说是，在对控制单元的块进行编码的过程中，在每个块对应的所有编码模式下，选择D+λ*B的值最小的编码模式，作为该块的编码模式。经过对控制单元的块进行编码，获取用该编码模式对块进行编码后得到的变换块。
需要说明的是，本申请实施例中，通过选择率失真代价最小的编码模式作为控制单元中每个块的最优编码模式，获取最优编码模式下对每个块进行编码后得到的变换块；但是在现实应用中，也可以不选择率失真代价最小的编码模式作为最优编码模式，而是采用任意或随机的编码模式对每个块进行编码，并获取该任意或随机编码模式下的变换块。
步骤S102，确定所述控制参数集附近的一个或多个虚拟控制参数集，利用所述虚拟控制参数集对所述变换块分别进行量化，得到对每个所述变换块进行量化后的虚拟量化块；每个所述虚拟控制参数集对应的所有虚拟量化块组成一个虚拟量化块集合。
在本申请实施例中，可以采用以下方法来确定控制参数集附近的一个或多个虚拟控制参数集：通过增大或减小控制参数集中的一个或多个控制参数的值得到一个或多个虚拟控制参数集。
继续上述具体实施例，控制参数为拉格朗日算子λ，控制参数集为λ0<\/sub>，以λ作为基础参数值，通过增大或减小λ的值，分别确定该控制参数集λ0<\/sub>附近的两个虚拟控制参数集，如λ1<\/sub>和λ2<\/sub>，其中，虚拟控制参数集λ1<\/sub>对应的拉格朗日算子为1.5倍的λ，虚拟控制参数集λ2<\/sub>对应的拉格朗日算子为0.75倍的λ。
如图2所示，为本说明书实施例提供的虚拟控制参数集对变换块进行量化的过程示意图，该图示出了，利用一个虚拟控制参数集对步骤S101中获取的所有变换块分别进行量化，得到对每个变换块进行量化后的虚拟量化块；当虚拟控制参数集的数目为多个时，按照相同的过程分别使用不同的虚拟控制参数集对所有的变换块分别进行量化。每个虚拟控制参数集对所有变换块分别进行量化后得到的虚拟量化块的集合，即该虚拟控制参数集对应的虚拟量化块集合。
在本申请实施例中，利用虚拟控制参数集对变换块分别进行量化操作时，可以采用以下量化公式：V＝(T+d)\/S；其中，T表示变换块里面一个位置点的值；S表示量化步长；d表示0～S之间的一个常数值；V表示量化后量化块上对应位置点的值。
步骤S103，对每个所述虚拟量化块集合中的虚拟量化块分别进行熵编码，或者使用近似算法对每个所述虚拟量化块集合中的虚拟量化块分别进行估计，得到每个所述虚拟量化块集合所对应的虚拟编码比特数。
在本申请实施例中，可以采用以下两种方式得到虚拟编码比特数：熵编码算法和近似算法估计；具体地，通过对每个虚拟量化块集合中的所有虚拟量化块分别进行熵编码算法或者近似算法估计，得到一个虚拟量化块集合下每个虚拟量化块的虚拟编码比特数，将该虚拟量化块集合下所有虚拟量化块的虚拟编码比特数相加，就可以得到该虚拟量化块集合所对应的虚拟编码比特数。
根据上述具体实施例，确定控制参数集λ0<\/sub>附近的两个虚拟控制参数集，如λ1<\/sub>和λ2<\/sub>，分别利用λ1<\/sub>和λ2<\/sub>对步骤S101中得到的所有变换块分别进行量化，得到与所有变换块一一对应的虚拟量化块，将λ1<\/sub>下的所有虚拟量化块的集合记为虚拟量化块集合P1<\/sub>，λ2<\/sub>下的所有虚拟量化块的集合记为虚拟量化块集合P2<\/sub>；通过对P1<\/sub>中的所有虚拟量化块分别进行熵编码算法或者近似算法估计，并将估计得到的P1<\/sub>中所有虚拟量化块的虚拟编码比特数相加，便得到λ1<\/sub>下的虚拟编码比特数B1<\/sub>，按照相同的方法也可以得到λ2<\/sub>下的虚拟编码比特数B2<\/sub>，在此不再赘述。
在本申请实施例中，可以采用以下方式对虚拟量化块进行近似算法估计，假如虚拟量化块是M*N的，有M*N个量化值，其中非0的量化值个数为Num个，那么编码这个虚拟量化块所需要的虚拟编码比特数就可以是Num。
步骤S104，利用所述控制参数集、虚拟控制参数集、编码比特数以及虚拟编码比特数，对所述码率模型进行更新。
在本申请实施例中，可以利用控制参数集、虚拟控制参数集、编码比特数以及虚拟编码比特数来修正模型参数的值，实现对码率模型的更新。码率模型可以体现为一个或一组公式，这个公式用于描述码率、失真以及控制参数之间的函数关系。这个函数关系的公式里还可以包含一些常数，这些常数可以叫做模型参数。例如，在本申请一个具体实施例中，码率模型可以表示为：
λ＝αBβ<\/sup>
其中，λ表示拉格朗日算子；α和β分别表示模型参数；B表示编码比特数。
在本申请实施例中，码率指单位时间的编码比特数，例如单位时间为一秒，那么码率就是一秒内的编码比特数。因此，上述码率模型中的B也可以表示一秒内的编码比特数，即码率。本申请实施例以一帧为一个控制单元，不同类型图像帧可以使用不同的码率模型，具有不同的模型参数；同一类型图像帧中的第一帧在进行码率控制时，如果没有历史数据可参考，可以考虑使用默认的模型参数。
根据上述码率模型，利用控制参数集、虚拟控制参数集、编码比特数以及虚拟编码比特数来修正模型参数的值，具体修改的方式可以有多种。这里，可以根据以下模型更新公式来修正模型参数的值：
其中，α和β分别表示模型参数；λi<\/sub>表示拉格朗日算子和虚拟拉格朗日算子；Bi<\/sub>表示编码比特数和虚拟编码比特数。
继续上述具体实施例，首先，在步骤S101中利用控制参数集λ0<\/sub>对一帧图像进行编码，确定对该图像帧中所有的块进行编码后得到的变换块，并将编码完该图像帧后实际得到的编码比特数记为B0<\/sub>；其次，确定该控制参数集λ0<\/sub>附近的两个虚拟控制参数集λ1<\/sub>和λ2<\/sub>，再利用λ1<\/sub>和λ2<\/sub>对所得到的变换块分别进行量化，并对量化后的所有虚拟量化块分别进行熵编码算法或者近似算法估计，得到虚拟控制参数集λ1<\/sub>和λ2<\/sub>下的虚拟编码比特数B1<\/sub>和B2<\/sub>。最后，根据上述模型更新公式，通过得到的控制参数集λ0<\/sub>、虚拟控制参数集λ1<\/sub>及λ2<\/sub>、编码比特数B0<\/sub>和虚拟编码比特数B1<\/sub>及B2<\/sub>，对模型参数的值进行修正。本申请通过修正模型参数的值实现码率模型的更新，更新后的码率模型还可以进一步用于后续控制单元的码率控制。
根据前述实施例，由步骤S101至步骤S104，在利用控制参数集编码完一个控制单元之后，可以得到实际控制参数集下真实的编码比特数，通过确定实际控制参数集附近的一个或多个虚拟控制参数集，利用虚拟控制参数集对变换块分别进行量化，得到量化后的虚拟量化块，并对虚拟量化块进行熵编码或近似算法估计得到虚拟编码比特数，最后使用实际控制参数集和真实的编码比特数，以及虚拟控制参数集和虚拟编码比特数，对码率模型进行更新；通过实际的和虚拟的参数及比特数共同完成码率模型的更新，从而能够更加精准地更新码率模型，进而提高码率控制的准确度。
需要说明的是，步骤S104中的上述内容只是本申请一个具体实施例下的码率模型及对应该码率模型的模型更新公式，在现实应用中，本申请不限于上述码率模型，所有采用码率模型的码率控制算法中，需要在编码过程中不断更新码率模型的模型参数，都可以采用本申请方法对码率控制算法中的码率模型进行更新。
基于同样的思路，本说明书实施例还提供了一种码率模型更新装置，如图3为本说明书实施例提供的一种码率模型更新装置，该装置300主要包括：
编码模块301，用于利用控制参数集对控制单元按照确定的编码模式进行编码，获取所述控制单元中的每个块在相应编码模式下编码得到的变换块；并确定对所述控制单元进行编码后得到的编码比特数；
量化模块302，用于确定所述控制参数集附近的一个或多个虚拟控制参数集，利用所述虚拟控制参数集对所述变换块分别进行量化，得到对每个所述变换块进行量化后的虚拟量化块；每个所述虚拟控制参数集对应的所有虚拟量化块组成一个虚拟量化块集合；
估计模块303，用于对每个所述虚拟量化块集合中的虚拟量化块分别进行熵编码，或者使用近似算法对每个所述虚拟量化块集合中的虚拟量化块分别进行估计，得到每个所述虚拟量化块集合所对应的虚拟编码比特数；
更新模块304，用于利用所述控制参数集、虚拟控制参数集、编码比特数以及虚拟编码比特数，对所述码率模型进行更新。
上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施侧重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置、电子设备、非易失性计算机存储介质实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本说明书是参照根据本说明书实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和\/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和\/或方框图中的每一流程和\/或方框、以及流程图和\/或方框图中的流程和\/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和\/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下，在其他实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
设计图
相关信息详情
申请码:申请号:CN201910026382.8
申请日:2019-01-08
公开号:CN109743572A
公开日:2019-05-10
国家:CN
国家/省市:94(深圳)
授权编号:CN109743572B
授权时间:20191203
主分类号:H04N19/124
专利分类号:H04N19/124;H04N19/13;H04N19/176;H04N19/184;H04N19/70
范畴分类:申请人:深圳市优微视觉科技有限公司
第一申请人:深圳市优微视觉科技有限公司
申请人地址:518000 广东省深圳市南山区西丽镇大学城创客小镇13栋506
发明人:王振宇;韩冰杰;李旭峰
第一发明人:王振宇
当前权利人:深圳市优微视觉科技有限公司
代理人:万铁占;穆裕
代理机构:11623
代理机构编号:北京晋德允升知识产权代理有限公司
优先权:关键词:当前状态:审核中
类型名称:外观设计