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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利基于端云协同的实时超分视频流传输优化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：CN116233088B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202211436611.1，技术领域涉及：H04L65/80；该发明授权基于端云协同的实时超分视频流传输优化方法是由杨树森;王世博;林雪余;栗海亮;赵鹏;苏海容;吴文昊;华润森设计研发完成，并于2022-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于端云协同的实时超分视频流传输优化方法在说明书摘要公布了：本发明基于端云协同的实时超分视频流传输优化方法，包括：S1：采集环境‑智能体状态观测值作为训练数据集D；S2：先将强化学习网络模型Q初始化，然后随机从训练数据集D采样进行迭代训练，结合实时视频流用户体验质量QoE模型作为奖励函数rii，在真实应用场景中得到最优码率决策；S3：根据最优码率决策，请求对应的视频分块文件至客户端待超分重建缓冲区内，通过超分重建调度机制来判断该缓冲区内的视频分块文件是否需要进行重建以及超分重建程度，然后将该缓冲区内的待重建视频分块文件传入离线训练好的超分重建网络模型中，根据重建程度来进行视频画质超分重建过程，最后将重建完成的视频文件重新放入到播放缓冲区中，等待被渲染呈现在屏幕上。

本发明授权基于端云协同的实时超分视频流传输优化方法在权利要求书中公布了：1.基于端云协同的实时超分视频流传输优化方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：采集环境-智能体状态观测值作为训练数据集D，包括客户端播放状态数据和网络环境状态数据； S2：先将强化学习网络模型Q初始化，然后随机从步骤S1所述训练数据集D采样进行迭代训练，结合实时视频流用户体验质量QoE模型作为奖励函数ri，在不断的强化学习交互试错训练过程中获得最优网络模型，从而在真实应用场景中得到最优码率决策； S3：根据S2中得出的最优码率决策，请求对应的视频分块文件至客户端待超分重建缓冲区内，通过超分重建调度机制来判断该缓冲区内的视频分块文件是否需要进行重建以及超分重建程度，然后将该缓冲区内的待重建视频分块文件传入离线训练好的超分重建网络模型中，根据预先计算设置好的重建程度即超分比例来进行视频画质超分重建过程，最后将重建完成的视频文件重新放入到播放缓冲区中，等待被渲染呈现在屏幕上；具体包括以下步骤： 步骤S301：根据步骤2中得出的最优码率决策，客户端请求对应的视频分块文件至客户端超分重建缓冲区内，等待超分重建器来判断是否进行重建工作； 步骤S302：通过输入客户端设备的计算能力信息、缓冲区状态以及待重建视频分辨率信息，超分重建控制器会预测超分重建时间，从而选择重建分辨率决策值；然后根据当前设备计算能力值进行比较来获取其重建时间； 步骤S303：根据步骤S302的目标分辨率决策结果利用实时超分网络模型进行超分重建，将超分重建之后的视频分块放入待播放缓冲区，完成整个超分重建过程。

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