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龍圖騰網(wǎng)恭喜安徽工業(yè)大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利一種多個(gè)注意力結(jié)合光流的視頻超分辨模型及方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)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：CN112734644B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-27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(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202110067283.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T3/4053；該發(fā)明授權(quán)一種多個(gè)注意力結(jié)合光流的視頻超分辨模型及方法是由儲(chǔ)岳中;喬雨楠;劉恒;張學(xué)鋒設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-01-19向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種多個(gè)注意力結(jié)合光流的視頻超分辨模型及方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明提供的一種多個(gè)注意力結(jié)合光流的視頻超分辨模型及方法，屬于模式識(shí)別與計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明的模型包括特征提取部分、特征處理部分、可變形卷積部分和視頻重建部分。本發(fā)明的方法利用雙階段思想分別對(duì)微小運(yùn)動(dòng)和大型運(yùn)動(dòng)進(jìn)行特征對(duì)齊，分別處理微小運(yùn)動(dòng)和大型運(yùn)動(dòng)的信息，減小了目標(biāo)幀和參考幀的偏差，充分利用了所有分層的特征信息，利用多個(gè)注意力使得視頻空間信息不易丟失，保留了空間信息，增強(qiáng)通道的依賴(lài)性和自適應(yīng)性，并能捕獲長(zhǎng)距離依賴(lài)實(shí)現(xiàn)全局學(xué)習(xí)。并利用可變形卷積長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)DLSTM進(jìn)行視頻幀融合，防止了恢復(fù)的視頻出現(xiàn)抖動(dòng)和閃爍偽影等現(xiàn)象，保證視頻時(shí)序的一致性。

本發(fā)明授權(quán)一種多個(gè)注意力結(jié)合光流的視頻超分辨模型及方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種多個(gè)注意力結(jié)合光流的視頻超分辨模型，其特征在于：該模型包括特征提取部分、特征處理部分、可變形卷積部分和視頻重建部分；視頻幀依次通過(guò)四個(gè)部分達(dá)到超分辨；所述的特征處理部分包括多注意力分支和注意力光流估計(jì)分支；所述的多注意力分支包括空間注意力模塊、自注意力模塊、卷積模塊和上采樣模塊；注意力光流估計(jì)分支包括空間注意力模塊、通道注意力模塊、光流估計(jì)網(wǎng)模塊、卷積模塊和上采樣模塊；所述的多注意力分支中的模塊按視頻幀經(jīng)過(guò)順序?yàn)榭臻g注意力模塊-自注意力模塊-卷積模塊-上采樣模塊-卷積模塊；注意力光流估計(jì)分支中的模塊按視頻幀經(jīng)過(guò)順序?yàn)椋和瑫r(shí)經(jīng)過(guò)空間注意力模塊和通道注意力模塊，再進(jìn)入光流估計(jì)網(wǎng)模塊-卷積模塊-上采樣模塊-卷積模塊。

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