浙江大学齐冬莲获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于确定性与概率性解耦建模的视频预测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：CN119052530B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202411084075.2，技术领域涉及：H04N21/234；该发明授权一种基于确定性与概率性解耦建模的视频预测方法是由齐冬莲;金浩远;闫云凤;聂雪松;李启;朱志航设计研发完成，并于2024-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于确定性与概率性解耦建模的视频预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于确定性与概率性解耦建模的视频预测方法，涉及多场景需求下视频预测技术领域。包括步骤1、视频序列采集；步骤2、现实特征提取；步骤3、确定性路径；步骤4、概率性路径；步骤5、外观运动映射；步骤6、预测序列生成。本发明构建了一个全新鲁棒的视频预测框架，通过确定性路径和概率性路径来对外观和运动进行解耦建模，进而实现准确的预测任务，其能够在多种场景中展现出先进的性能，包括人体运动、合成运动、驾驶场景、交通流量和全球气候。
本发明授权一种基于确定性与概率性解耦建模的视频预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于确定性与概率性解耦建模的视频预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、视频序列采集：采集视频数据，并对视频帧进行特定时间间隔的抽帧采样及视频帧图像尺寸调整，形成T帧现实视频序列步骤2、现实特征提取：将步骤1中采集的现实视频序列输入由二维卷积构成的编码器中，独立提取每帧现实视频图像在潜在空间中的现实图像特征；步骤3、确定性路径：将步骤2中提取的现实图像特征输入频谱感知增强器，在频域保留和增强外观细节，获得每帧现实视频图像的增强外观特征；步骤4、概率性路径：将步骤2中提取的现实图像特征输入基于时空扩散状态空间模型的运动扩散器，对提出的运动流分布进行建模，得到运动流估计；步骤5、外观运动映射：基于步骤4中获得的运动流估计，整合步骤3中输出的多帧现实视频序列的增强外观特征，以获得预测视频序列的多帧预测图像特征；步骤6、预测序列生成：将步骤5中获得的多帧预测图像特征输入由二维卷积构成的解码器中，独立生成每帧预测视频图像，进一步得到T'帧预测视频序列
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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