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龍圖騰網獲悉南京信息工程大學申請的專利基于D3D卷積組內融合網絡的視頻超分辨率重建方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115496663B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211246421.3，技術領域涉及：G06T3/4053；該發明授權基于D3D卷積組內融合網絡的視頻超分辨率重建方法是由陳曉;荊茹韻設計研發完成，并于2022-10-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于D3D卷積組內融合網絡的視頻超分辨率重建方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于D3D卷積組內融合網絡的視頻超分辨率重建方法，包括：獲取待重建的低分辨率視頻序列；將所述待重建的低分辨率視頻序列輸入測試訓練好的視頻超分辨率重建網絡模型；模型輸出得到視頻超分辨率重建結果，即高分辨率視頻序列；其中所述視頻超分辨率重建網絡模型包括時間分組模塊、C3D淺層特征提取模塊、D3D卷積組內融合模塊、組間注意力機制模塊和重建模塊。提高視頻幀的利用率，能夠學習從當前輸入特征圖中獲取偏移向量，可以整合時間和空間信息，在保持視頻幀時間一致性的同時獲取更為優良的重建性能。

本發明授權基于D3D卷積組內融合網絡的視頻超分辨率重建方法在權利要求書中公布了：1.一種基于D3D卷積組內融合網絡的視頻超分辨率重建方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取待重建的低分辨率視頻序列； 將所述待重建的低分辨率視頻序列輸入測試訓練好的視頻超分辨率重建網絡模型； 根據所述視頻超分辨率重建網絡模型的輸出，得到視頻超分辨率重建結果，即高分辨率視頻序列； 其中所述視頻超分辨率重建網絡模型包括時間分組模塊、C3D淺層特征提取模塊、D3D卷積組內融合模塊、組間注意力機制模塊和重建模塊； 所述時間分組模塊：用于對輸入的低分辨率視頻序列根據幀速率的不同進行分組得到N組視頻子序列； 所述C3D淺層特征提取模塊：用于對時間分組模塊分組后的視頻子序列進行初步的特征提取和時間對齊得到視頻特征F，并送入D3D卷積組內融合模塊； 所述D3D卷積組內融合模塊，用于利用空間特征提取器對視頻特征進行空間特征提取得到空間特征，然后利用5個卷積核為3×3×3的D3D卷積殘差塊對空間特征進行時空特征融合，得到融合特征，利用二維密集塊將融合特征進行組內群體特征提取，生成組內群體特征 所述組間注意力機制模塊，用于對多個組內群體特征進行時間注意力融合，生成注意力特征圖Mnx,yj，并送入重建模塊； 所述重建模塊，用于對原始待重建的低分辨率視頻序列進行雙三次插值上采樣生成原始視頻殘差圖將注意力特征圖送入由六個級聯的殘差塊和用于重建的亞像素卷積層，進行處理后生成相應的殘差圖Rt；將殘差圖Rt和原始視頻殘差圖進行相加，生成最終的高分辨率視頻序列

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京信息工程大學，其通訊地址為：224002 江蘇省鹽城市鹽南高新區新河街道文港南路105號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。