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龙图腾网获悉南昌理工学院;太原理工大学申请的专利一种基于脑电信号的高质量视频重建方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119987549B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510070661.X，技术领域涉及：G06F3/01；该发明授权一种基于脑电信号的高质量视频重建方法是由邱震钰;赵旭姣;郭浩;李瑶设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于脑电信号的高质量视频重建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，具体公开了一种基于脑电信号的高质量视频重建方法，步骤采用：对脑电数据进行预处理，下采样视频帧，利用滑动窗口技术分割脑电数据；选择与视频重建相关性高的通道；提取脑电时间特征；提取脑电时空特征；提取脑电时频特征；融合脑电时‑空‑频特征；提取脑电的类别与语义信息；采用对比学习方法，对齐脑电‑文本‑图片特征；利用稳定扩散模型生成参考视频帧；利用视频扩散模型生成高质量视频。本发明方法进一步深度提取了脑电特征的信息，显著增强了视频的语义内容，同时引入的视频扩散模型通过逐步去噪过程，逐渐构建出清晰且自然的画面，明显提升了视频帧间的一致性，从而生成了细节丰富的高质量视频。

本发明授权一种基于脑电信号的高质量视频重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于脑电信号的高质量视频重建方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、对脑电图EEG数据进行预处理，下采样视频帧，利用滑动窗口技术分割脑电数据； S2、选择与视频重建相关性高的通道：采用共空间模式CSP技术对EEG数据进行空间滤波，以提取与特定任务或刺激相关的信号成分，并结合注意力机制，选出与视频重建相关性高的通道； S3、采用掩蔽编码方法，利用掩蔽编码MAE模型提取EEG时间特征； S4、利用时空注意力机制方法，捕捉不同时间点和空间位置之间的关联性和重要性，提取EEG时空特征； S5、采用小波变换方法，提取EEG数据的频域信息，并利用卷积神经网络提取EEG数据的时域特征，生成EEG时频特征； S6、使用自适应融合方法，融合EEG时间特征、时空特征、时频特征，生成EEG时-空-频特征； S7、采用EEG分类器提取视频类别信息，采用BLIP模型提取视频语义信息，利用语义融合网络SF-Net融合这两种信息，生成文本特征； S8、采用对比学习方法，对齐EEG-文本-图片特征，得到优化过的EEG特征； S9、以生成的优化EEG特征为条件，利用稳定扩散模型生成参考视频帧；将生成的参考视频帧作为辅助条件，利用视频扩散模型生成高质量视频。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南昌理工学院;太原理工大学，其通讯地址为：330044 江西省南昌市南昌经济技术开发区英雄大道901号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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