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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种基于事件相机重建参考的多模态视频插帧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：CN118590665B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202410831266.4，技术领域涉及：H04N19/587；该发明授权一种基于事件相机重建参考的多模态视频插帧方法是由邓勇舰;刘宇涵;姚博文;杨震设计研发完成，并于2024-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于事件相机重建参考的多模态视频插帧方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于事件相机重建参考的多模态视频插帧方法，首先通过事件生成模型从高速视频中生成事件流并与帧在时间尺度上对齐，保证训练过程中能够在任意时刻进行视频内插帧。事件流被处理为体素以及事件关注掩码，体素被输入参考帧重建网络生成参考帧。经过事件关注掩码策略处理的参考帧和视频帧一起输入基于参考帧的合成网络进行双向对齐，从而合成粗插入帧。最后将粗插入帧、事件体素以及两个视频关键帧一起被输入插入帧细化网络来生成清晰的插入帧。本发明利用基于事件的参考直接合成中间帧，避免了显式运动估计的必要性，从而大大增强了处理运动遮挡的能力。

本发明授权一种基于事件相机重建参考的多模态视频插帧方法在权利要求书中公布了：1.一种基于事件相机重建参考的多模态视频插帧方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤（1）：构建高帧率视频与事件流数据集；包括使用事件生成器ESIM生成合成数据集，以及使用事件相机与高帧率光学相机拍摄时空对齐的真实数据集； 步骤（2）：依据步骤（1）构建的数据集，选择跳过多帧的两张图片、跳过帧中的任意一帧以及该段时间内的事件流作为一组输入数据，并对它们进行数据处理；步骤（2）进行数据处理的具体操作方法如下： 步骤（2-1），首先读取一组输入数据为一个事件-图像组，该组数据包括两个图像帧和这两个图像帧之间的事件流； 步骤（2-2），把步骤（2-1）中得到的输入数据进行处理，针对事件流，按照时间维度离散为若干个时间箱，并将它们编码为3D体素网格的形式，作为后续网络的输入； 步骤（2-3），把步骤（2-2）中得到的事件体素和两个图像帧进行一系列的随机旋转、RGB通道变换、裁剪操作，以达到数据增强的作用； 步骤（3）：依据步骤（2）得到的事件流数据，生成事件关注区域掩码，以便进行后续的参考帧生成处理； 步骤（4）：依据步骤（2）、步骤（3）中得到的数据特性，构建网络模型；该网络模型包括参考帧重建网络、基于参考帧的合成网络以及帧细化网络； 步骤（5）：依据步骤（4）的网络模型架构进行参考帧重建网络的搭建，所述网络模块包括若干卷积层、池化层以及激活函数，进行参考帧的生成； 步骤（6）：依据步骤（4）的网络模型架构进行基于参考帧的合成网络的搭建，所述网络模块包括若干卷积层、池化层以及激活函数，将关键帧对齐到参考帧来生成粗插入帧； 步骤（7）：依据步骤（4）的网络模型架构进行帧细化网络的搭建，所述网络模块包括若干卷积层、池化层、激活函数以及线性层，用于对插入帧进行细化； 步骤（8）：向步骤（4）中的到的模型输入步骤（2）、步骤（3）中得到的数据进行训练，其中处理后的事件输入参考帧重建网络与帧细化网络，图像数据输入基于参考帧的合成网络进行交互； 步骤（9）：利用步骤（8）中训练得到的模型进行多模态视频插帧，将成对的事件-RGB帧信息输入模型，从而输出插入帧，实现高帧率的多模态视频插帧。

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