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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种视频重建方法、装置、电子设备及存储介质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：CN119835481B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411917282.1，技术领域涉及：H04N21/4402；该发明授权一种视频重建方法、装置、电子设备及存储介质是由骆剑平;郑佳凯设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种视频重建方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种视频重建方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：对待重建的初始视频进行双三次上采样，得到第一视频；将初始视频输入至预先确定的目标重建模型中，得到包含初始视频的深层特征的第二视频；其中，深层特征包括局部细节和全局信息；局部细节为通过目标重建模型中的自适应多级卷积单元得到的，全局信息为通过目标重建模型中的分频转换器单元得到的；对第二视频中的深层特征进行调整，并将调整后的第二视频与第一视频进行融合得到目标视频。本发明实施例的技术方案，可以为初始视频的视频重建任务提供更为全面的特征信息，进而提高重建得到的目标视频的质量。

本发明授权一种视频重建方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种视频重建方法，其特征在于，所述方法，包括： 对待重建的初始视频进行双三次上采样，得到第一视频； 将所述初始视频输入至预先确定的目标重建模型中，得到包含所述初始视频的深层特征的第二视频；其中，所述深层特征包括局部细节和全局信息；所述局部细节为通过所述目标重建模型中的自适应多级卷积单元得到的，所述全局信息为通过所述目标重建模型中的分频转换器单元得到的； 对所述第二视频中的所述深层特征进行调整，并将调整后的第二视频与所述第一视频进行融合得到目标视频； 其中，所述目标重建模型包括浅层特征提取子模型、深层特征提取子模型以及视频重建子模型； 将所述初始视频输入至预先确定的目标重建模型中，得到包含所述初始视频的深层特征的第二视频，包括： 将所述初始视频输入至所述浅层特征提取子模型中，得到所述初始视频的浅层特征图序列； 将所述浅层特征图序列输入至所述深层特征提取子模型中，得到所述初始视频的深层特征图序列； 将所述深层特征图序列输入所述视频重建子模型中，生成包含所述初始视频的深层特征的第二视频； 其中，所述自适应多级卷积单元包括两个多轴3D卷积子单元和融合子单元； 通过所述自适应多级卷积单元提取所述浅层特征图序列中的局部细节，包括： 通过第一个多轴3D卷积子单元对所述浅层特征图序列进行一维时间卷积，得到所述浅层特征图序列的时间域特征； 通过第二个多轴3D卷积子单元对所述浅层特征图序列进行二维空间卷积，得到所述浅层特征图序列的空间域特征； 通过所述融合子单元对所述时间域特征和空间域特征进行融合，并从融合后得到的特征中提取局部细节； 通过所述分频转换器单元提取所述浅层特征图序列中的全局信息，包括： 将输入所述分频转换器单元的浅层特征图序列分为第一子序列和第二子序列； 通过自注意力机制提取所述第一子序列的全局信息，并对所述第二子序列进行卷积，根据卷积结果对所述全局信息中的高频信息进行补充。

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