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龍圖騰網獲悉南京大學申請的專利一種基于可變形3D卷積網絡的視頻超分方法和系統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：CN116309059B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202310252192.4，技術領域涉及：G06T3/4053；該發明授權一種基于可變形3D卷積網絡的視頻超分方法和系統是由王中風;張思雨;毛文東設計研發完成，并于2023-03-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于可變形3D卷積網絡的視頻超分方法和系統在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于可變形3D卷積網絡的視頻超分方法和系統，所述方法包括：將低分辨率LR視頻參考幀及其相鄰的支持幀輸入可變形3D卷積網絡，經過可變形3D卷積網絡的處理得到一個高分辨率HR視頻幀；可變形3D卷積網絡的處理包括：淺層特征提取、隱式特征對齊、空時特征融合和高分辨率HR視頻幀重建。本發明提出了一種基于先驗框的輕量化可變形網絡用于視頻超分任務，并結合其數據依賴關系和計算特點設計了一種高效的硬件加速器，相比現有的加速方案可以實現更高的視頻重建質量，在吞吐率和能效方面提升2.75倍和1.63倍。

本發明授權一種基于可變形3D卷積網絡的視頻超分方法和系統在權利要求書中公布了：1.一種基于可變形3D卷積網絡的視頻超分方法，其特征在于，包括：將低分辨率LR視頻參考幀及其Niz-1個相鄰的支持幀輸入可變形3D卷積網絡，經過可變形3D卷積網絡的處理，得到一個高分辨率HR視頻幀其中，Nix,Niy,Nif分別為低分辨率LR視頻幀圖像的高度、寬度和通道數，s為上采樣因子，表示低分辨率LR視頻參考幀第Niz-1個相鄰的支持幀，表示sNix×sNiy×Nif維的實數空間； 所述可變形3D卷積網絡的處理包括如下階段：淺層特征提取、隱式特征對齊、空時特征融合和高分辨率HR視頻幀重建； 所述隱式特征對齊包括：輸入Niz幀特征，根據塊解耦的計算策略TDS實施隱式特征對齊，具體方法是對從淺層特征提取階段獲得的中間特征序列進行劃分，從而保證隱式特征對齊階段的所有層都以塊的粒度而非整個中間特征序列執行； 隱式特征對齊階段包括兩個以上的可變形3D卷積殘差塊ResD3D，每個可變形3D卷積殘差塊ResD3D塊是基于移位的可變形3D卷積SDfConv3D堆疊的，用于同時執行空間變形和時間對齊，使用殘差學習策略提高模型訓練過程的收斂性；輸入和輸出塊的尺寸相同，并且輸入特征和輸出特征數量一致；輸入特征和輸出特征的數量指的是輸入塊的特征通道數和輸出塊的特征通道數；通過隱式特征對齊最終得到Niz幀對齊特征； 所述高分辨率HR視頻幀重建包括：將空間特征傳播到上采樣模塊以重構視頻超分辨率VSR結果，引入一種基于先驗框的殘差學習策略代替傳統殘差連接中的逐像素插值：在基于先驗框的殘差連接路徑上將低分辨率LR視頻參考幀復制s2次并連接成一個序列Iz′就會在上采樣模塊中變成最終超分辨率SR視頻幀的先驗框圖，所述先驗框圖包含低分辨率LR視頻參考幀中的低頻分量； 所述基于移位的可變形3D卷積SDfConv3D包括移位逐點3D卷積層SPwConv3D、移位雙線性插值層SBilinear和兩個以上普通可分離3D卷積層。

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大學，其通訊地址為：210023 江蘇省南京市棲霞區仙林大道163號南京大學；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”。