长沙理工大学章登勇获国家专利权
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龙图腾网获悉长沙理工大学申请的专利一种基于深度学习的双向编码视频插帧方法、系统及设备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：CN114125455B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202111394443.X，技术领域涉及：H04N19/172；该发明授权一种基于深度学习的双向编码视频插帧方法、系统及设备是由章登勇;黄普;李峰;朱文杰;彭建设计研发完成，并于2021-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的双向编码视频插帧方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的双向编码视频插帧方法、系统及设备，该方法获取目标视频中的两个相邻帧，使用第一编码器对两个相邻帧进行前向编码，获得第一编码特征，使用第二编码器对两个相邻帧进行后向编码，获得第二编码特征，将第一编码特征和第二编码特征进行融合，获得融合编码特征；使用解码器对融合编码特征进行解码，获得解码特征；对解码特征进行卷积获得卷积参数；基于卷积参数和两个相邻帧，计算获得目标合成帧。本申请使用了两个编码器对输入帧进行特征提取并融合提取的特征，让提取的特征更加完整和丰富，加强了视频插帧质量。
本发明授权一种基于深度学习的双向编码视频插帧方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的双向编码视频插帧方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取目标视频中的两个相邻帧，使用第一编码器对所述两个相邻帧进行前向编码，获得第一编码特征，使用第二编码器对所述两个相邻帧进行后向编码，获得第二编码特征，将所述第一编码特征和所述第二编码特征进行融合，获得融合编码特征； 使用解码器对所述融合编码特征进行解码，获得解码特征； 对所述解码特征进行卷积获得卷积参数； 基于所述卷积参数和所述两个相邻帧，计算获得目标合成帧。
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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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