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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利事件相机驱动的视频超分辨率重建方法、系统和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：CN120672580B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202510575759.0，技术领域涉及：G06T3/4076；该发明授权事件相机驱动的视频超分辨率重建方法、系统和装置是由白慧慧;魏硕彦设计研发完成，并于2025-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本事件相机驱动的视频超分辨率重建方法、系统和装置在说明书摘要公布了：本发明针对传统帧相机和新型事件相机的特性，提出了一种事件相机驱动的视频超分辨率重建方法、系统和装置，属于视频处理技术领域。本发明的方法提出了一种事件自适应合成模块，通过事件调制对齐和双向循环补偿两个步骤，利用视频帧与事件体素的时空相关性捕捉学习长期运动轨迹，便于时空特征的自适应插值和融合。此外，本发明的方法还提出了一种局部隐式视频Transformer，将局部隐式视频神经函数与跨尺度时空注意力结合，学习连续的视频表示，用于生成任意空间分辨率和帧率的可靠视频。本发明通过事件相机数据的驱动，能够以任意时间和空间尺度提高低质量视频的帧率和分辨率，显著提高了视频时空超分辨率重建方法的效率、有效性和泛化性。

本发明授权事件相机驱动的视频超分辨率重建方法、系统和装置在权利要求书中公布了：1.事件相机驱动的视频超分辨率重建方法，其特征在于，包括： 基于低帧率、低分辨率的视频中获取的两个连续的参考帧，以及对应的低分辨率事件流，对低分频率事件流进行转换操作、反转事件的时序和极性操作，获得双向的事件体素网格； 分别对两个连续的参考帧和双向的事件体素网格进行特征提取操作，获得参考帧初始特征、前向事件特征和后向事件特征； 通过前向事件特征和后向事件特征并使用金字塔级联可变形卷积网络对参考帧初始特征分别进行前向调制对齐操作和后向调制对齐操作，获得潜在帧间特征序列； 将参考帧初始特征与潜在帧间特征序列相组合，获得第一帧特征序列；基于第一帧特征序列，通过双向循环补偿操作，结合事件信息，对第一帧特征序列中的事件特征和图像特征进行全局建模；通过该全局建模过程中的前向补偿操作和后向补偿操作，获得第二帧特征序列； 利用跨尺度时空注意力机制，在时空域学习第二帧特征序列的帧特征的统一连续表示，基于任意给定的时间上采样因子和空间上采样因子，通过局部隐式视频Transformer将第二帧特征序列的帧特征映射为高分辨率的视频帧。

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