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龍圖騰網(wǎng)獲悉博大視野(廈門)科技有限公司申請的專利基于3D時空網(wǎng)格感知的視頻去模糊方法、介質(zhì)和設(shè)備獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120318118B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-16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?zhí)?專利號為：202510802813.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T5/73；該發(fā)明授權(quán)基于3D時空網(wǎng)格感知的視頻去模糊方法、介質(zhì)和設(shè)備是由吳南海;顏意民;陳玉明;翁淵彬;田設(shè)金;王傳智設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-16向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于3D時空網(wǎng)格感知的視頻去模糊方法、介質(zhì)和設(shè)備在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開一種基于3D時空網(wǎng)格感知的視頻去模糊方法、介質(zhì)和設(shè)備。該方法先接收連續(xù)N幀視頻圖像序列，以[N,H,W,3]為輸入維度向量；通過相鄰幀光流幅值計算晃動強(qiáng)度，將每幀圖像自適應(yīng)劃分為S×S重疊網(wǎng)格塊，提取像素位置對應(yīng)網(wǎng)格塊形成[N,S,S,3]序列。將網(wǎng)格塊序列輸入3D時空網(wǎng)絡(luò)模型處理，輸出去模糊網(wǎng)格塊；再基于像素與相鄰網(wǎng)格塊中心距離計算融合權(quán)重，加權(quán)重組網(wǎng)格塊，輸出清晰當(dāng)前幀圖像。該方法利用3D時空網(wǎng)絡(luò)與網(wǎng)格塊處理，結(jié)合場景晃動特性，實現(xiàn)高效實時去模糊，可有效解決港口集裝箱監(jiān)控畫面模糊問題，提升作業(yè)安全性。

本發(fā)明授權(quán)基于3D時空網(wǎng)格感知的視頻去模糊方法、介質(zhì)和設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于3D時空網(wǎng)格感知的視頻去模糊方法，其特征在于，包括以下步驟： 接收連續(xù)N幀的視頻圖像序列，輸入維度向量為[N,H,W,3]，其中，N表示輸入的視頻圖像幀數(shù)，H和W分別表示高度和寬度，3表示RGB通道； 通過相鄰幀光流幅值計算晃動強(qiáng)度，將每幀視頻圖像自適應(yīng)劃分為大小為S×S的重疊網(wǎng)格塊，對每個視頻圖像中的像素位置i,j，從N幀視頻圖像中提取該像素位置對應(yīng)的網(wǎng)格塊，形成形狀為[N,S,S,3]的網(wǎng)格塊序列，其中，N為大于1的正整數(shù)，N-1幀為清晰幀圖像，第N幀圖像為需要進(jìn)行去模糊處理的當(dāng)前幀圖像； 將網(wǎng)格塊序列輸入訓(xùn)練完成的3D時空網(wǎng)絡(luò)模型中進(jìn)行塊處理，輸出去模糊處理后的網(wǎng)格塊； 基于像素位置與相鄰網(wǎng)格塊中心距離計算融合權(quán)重，對所述去模糊處理后的網(wǎng)格塊進(jìn)行加權(quán)融合重組，輸出清晰的當(dāng)前幀圖像； 所述3D時空網(wǎng)絡(luò)模型包括模型生成器，所述模型生成器包括： 3D時空特征提取模塊，將輸入的[N,S,S,3]網(wǎng)格塊序列轉(zhuǎn)換為[1,3,N,S,S]維度以適配3D卷積輸入，其中，1表示批次大小，表示輸入一個多幀序列； 晃動感知編碼器，通過三層下采樣卷積提取多尺度特征，輸出保存至跳躍連接層； 殘差塊模塊，串聯(lián)6個殘差塊，每個殘差塊包含兩個3×3卷積層及恒等跳躍連接； 時空上下文解碼器，通過反卷積上采樣，并利用跳躍連接獲取晃動感知編碼器的多尺度特征； 細(xì)節(jié)增強(qiáng)輸出層，通過3×3卷積將特征通道從64降為3，經(jīng)Tanh激活函數(shù)輸出范圍[-1,1]的RGB圖像； 所述3D時空網(wǎng)絡(luò)模型包括模型判別器，所述模型判別器包括： 3D時空特征感知模塊，將網(wǎng)格塊序列與生成器輸出圖像組合為形狀[1,3,N+1,S,S]的張量，應(yīng)用卷積核大小為N+1,4,4、步長1,2,2的3D卷積，輸出形狀[1,64,S2,S2]的特征圖，其中S為網(wǎng)格塊尺寸且為偶數(shù)； 2D塊GAN判別鏈，對特征圖進(jìn)行多層卷積下采樣，輸出真假程度特征圖。

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