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龙图腾网获悉杭州电子科技大学丽水研究院申请的专利一种基于TensorRT的视频超分推理方法及装置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：CN117217991B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202311026041.3，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种基于TensorRT的视频超分推理方法及装置是由颜成钢;张文豪;陈雨中;魏宇鑫;汪奇挺;傅晟;付莹;郭雨晨;赵思成;孙垚棋;朱尊杰;高宇涵;王鸿奎;赵治栋;殷海兵;王帅;张继勇;李宗鹏;丁贵广设计研发完成，并于2023-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于TensorRT的视频超分推理方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于TensorRT的视频超分推理方法及装置，首先对视频超分网络进行训练；然后对网络算子进行分析，对常用算子进行整理，对不支持算子进行编写，对于可优化算子做算子融合；最后对于完整的视频超分网络结构，使用TensorRT编写并生成序列化引擎进行推理。本发明提出了视频超分推理落地的新方法，即是使用TensorRT该推理框架进行部署和加速，建立常用算子库将TensorRT算子和Pytorch算子进行对齐，优化部署过程，并能够比在训练框架下的推理有更好的速度和更低的显存占用。

本发明授权一种基于TensorRT的视频超分推理方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于TensorRT的视频超分推理方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1对视频超分网络进行训练； 步骤2对网络算子进行分析，对常用算子进行整理，对不支持算子进行编写，对于可优化算子做算子融合；具体实现如下； 常用算子需要对其进行整理，TensorRT的算子API与Pytorch的算子API不同，将两者算子进行对齐之后，便于后续的调用；TensorRT不支持的算子，需要进行编写；对于不支持的算子，需要自定义TensorRT的插件，需要继承IPluginV2DynamicExt以及PluginCreator类，并实现该类中的成员函数包括推理需要的cuda函数以及序列化函数；对于可优化的算子融合成为一个算子，这样在推理过程中减少访存的次数，加速整体的计算； 步骤3对于完整的视频超分网络结构，使用TensorRT编写并生成序列化引擎进行推理；具体实现如下； 根据使用的视频超分网络逐层进行添加对应的算子；然后生成引擎，在生成的过程中通过TensorRT进行编译优化，将自动去选择更合理更快速的算子实现方式；在构建完引擎之后，得到最优方案，进行推理的时候需要先反序列化引擎然后输入视频序列，在代码中将输入数据从CPU传输到GPU端，在GPU上执行推理计算，最后计算完成把数据从GPU端传回CPU端。

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杭州电子科技大学丽水研究院，其通讯地址为：323010 浙江省丽水市莲都区南明山街道大沅街与绿源路交叉口东北侧半导体芯片产业园3号楼；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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