买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉博大视野(厦门)科技有限公司申请的专利基于3D时空网格感知的视频去模糊方法、介质和设备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：CN120318118B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510802813.0，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权基于3D时空网格感知的视频去模糊方法、介质和设备是由吴南海;颜意民;陈玉明;翁渊彬;田设金;王传智设计研发完成，并于2025-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于3D时空网格感知的视频去模糊方法、介质和设备在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于3D时空网格感知的视频去模糊方法、介质和设备。该方法先接收连续N帧视频图像序列，以[N,H,W,3]为输入维度向量；通过相邻帧光流幅值计算晃动强度，将每帧图像自适应划分为S×S重叠网格块，提取像素位置对应网格块形成[N,S,S,3]序列。将网格块序列输入3D时空网络模型处理，输出去模糊网格块；再基于像素与相邻网格块中心距离计算融合权重，加权重组网格块，输出清晰当前帧图像。该方法利用3D时空网络与网格块处理，结合场景晃动特性，实现高效实时去模糊，可有效解决港口集装箱监控画面模糊问题，提升作业安全性。

本发明授权基于3D时空网格感知的视频去模糊方法、介质和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于3D时空网格感知的视频去模糊方法，其特征在于，包括以下步骤： 接收连续N帧的视频图像序列，输入维度向量为[N,H,W,3]，其中，N表示输入的视频图像帧数，H和W分别表示高度和宽度，3表示RGB通道； 通过相邻帧光流幅值计算晃动强度，将每帧视频图像自适应划分为大小为S×S的重叠网格块，对每个视频图像中的像素位置i,j，从N帧视频图像中提取该像素位置对应的网格块，形成形状为[N,S,S,3]的网格块序列，其中，N为大于1的正整数，N-1帧为清晰帧图像，第N帧图像为需要进行去模糊处理的当前帧图像； 将网格块序列输入训练完成的3D时空网络模型中进行块处理，输出去模糊处理后的网格块； 基于像素位置与相邻网格块中心距离计算融合权重，对所述去模糊处理后的网格块进行加权融合重组，输出清晰的当前帧图像； 所述3D时空网络模型包括模型生成器，所述模型生成器包括： 3D时空特征提取模块，将输入的[N,S,S,3]网格块序列转换为[1,3,N,S,S]维度以适配3D卷积输入，其中，1表示批次大小，表示输入一个多帧序列； 晃动感知编码器，通过三层下采样卷积提取多尺度特征，输出保存至跳跃连接层； 残差块模块，串联6个残差块，每个残差块包含两个3×3卷积层及恒等跳跃连接； 时空上下文解码器，通过反卷积上采样，并利用跳跃连接获取晃动感知编码器的多尺度特征； 细节增强输出层，通过3×3卷积将特征通道从64降为3，经Tanh激活函数输出范围[-1,1]的RGB图像； 所述3D时空网络模型包括模型判别器，所述模型判别器包括： 3D时空特征感知模块，将网格块序列与生成器输出图像组合为形状[1,3,N+1,S,S]的张量，应用卷积核大小为N+1,4,4、步长1,2,2的3D卷积，输出形状[1,64,S2,S2]的特征图，其中S为网格块尺寸且为偶数； 2D块GAN判别链，对特征图进行多层卷积下采样，输出真假程度特征图。

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博大视野(厦门)科技有限公司，其通讯地址为：361000 福建省厦门市厦门火炬高新区软件园二期观日路34号403室；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”。