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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于事件數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的視頻超分辨率方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN117196948B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202311158426.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T3/4053；該發(fā)明授權(quán)一種基于事件數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的視頻超分辨率方法是由張?jiān)揭?開(kāi)大純;孫曉艷設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-09-08向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于事件數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的視頻超分辨率方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于事件數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的視頻超分辨率方法，其步驟包括：1、準(zhǔn)備訓(xùn)練視頻數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的事件序列，并對(duì)事件序列進(jìn)行分割；2、構(gòu)建視頻超分辨率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；3、對(duì)構(gòu)建的視頻超分辨率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行離線訓(xùn)練；4、利用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，以實(shí)現(xiàn)視頻超分辨率的目標(biāo)。本發(fā)明通過(guò)利用事件數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式，能提升視頻超分辨率的修復(fù)效果，從而能生成清晰的視頻幀。

本發(fā)明授權(quán)一種基于事件數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的視頻超分辨率方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于事件數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的視頻超分辨率方法，其特征在于，是按如下步驟進(jìn)行： 步驟1、獲取訓(xùn)練視頻數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的事件序列，并對(duì)事件序列進(jìn)行分割： 步驟1.1.1、獲取高分辨率視頻圖像集，記為Y＝{y1,y2,…,yi,…,yN}，其中，yi表示第i個(gè)高分辨率圖像，i＝1,2,…,N，N為高分辨率圖像的總數(shù)； 對(duì)高分辨率數(shù)據(jù)集Y進(jìn)行降質(zhì)處理，得到低分辨率視頻圖像集，記為X＝{x1,x2,…,xi,...,xN}，其中，xi表示第i個(gè)低分辨率圖像； 步驟1.1.2、獲取高分辨率視頻圖像集Y的事件序列，記為EY＝{E1,...,Ei,...,EN}，其中，Ei表示第i個(gè)高分辨率圖像yi所對(duì)應(yīng)的事件序列； 對(duì)事件序列EY降質(zhì)生成低分辨率圖像集X的事件序列，記為EX＝{e1,...,ei,...,eN},ei表示第i個(gè)低分辨率圖像xi所對(duì)應(yīng)的事件序列； 步驟2構(gòu)建視頻超分辨率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括：前向傳播模塊、反向傳播模塊、跨模態(tài)融合模塊、幀重建模塊； 步驟2.1、所述前向傳播模塊對(duì)xi-1、xi和ei-1進(jìn)行處理，得到第i個(gè)前向傳播特征圖 步驟2.2、所述反向傳播模塊對(duì)xi+1、xi和ei進(jìn)行處理，得到第i個(gè)反向傳播特征圖 步驟2.3、所述跨模態(tài)融合模塊對(duì)ei-1、xi和ei進(jìn)行處理，得到跨模態(tài)融合特征Fi； 步驟2.4、所述幀重建模塊U由多個(gè)反卷積層和上采樣層依次串聯(lián)組成，并對(duì)第i+1個(gè)前向傳播特征圖第i-1個(gè)反向傳播特征圖和跨模態(tài)融合特征Fi進(jìn)行處理后，得到第i個(gè)超分辨率圖像從而得到超分辨率視頻集 步驟3、利用式7構(gòu)建損失函數(shù)L： 式7中，ε是一個(gè)非負(fù)常數(shù)； 步驟4、利用梯度下降法對(duì)視頻超分辨率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，并計(jì)算所述損失函數(shù)L以更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，當(dāng)訓(xùn)練迭代次數(shù)達(dá)到設(shè)定的次數(shù)或損失函數(shù)L收斂時(shí)，訓(xùn)練停止，從而得到最優(yōu)視頻超分辨率模型；用于對(duì)低分辨率視頻圖像進(jìn)行處理，以獲得對(duì)應(yīng)的清晰的高分辨率視頻圖像。

如需購(gòu)買(mǎi)、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類(lèi)似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)，其通訊地址為：230026 安徽省合肥市包河區(qū)金寨路96號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。