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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利一种基于事件数据驱动的视频超分辨率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：CN117196948B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202311158426.5，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种基于事件数据驱动的视频超分辨率方法是由张越一;开大纯;孙晓艳设计研发完成，并于2023-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于事件数据驱动的视频超分辨率方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于事件数据驱动的视频超分辨率方法，其步骤包括：1、准备训练视频数据和对应的事件序列，并对事件序列进行分割；2、构建视频超分辨率神经网络模型；3、对构建的视频超分辨率神经网络模型进行离线训练；4、利用训练好的模型进行预测，以实现视频超分辨率的目标。本发明通过利用事件数据驱动的方式，能提升视频超分辨率的修复效果，从而能生成清晰的视频帧。

本发明授权一种基于事件数据驱动的视频超分辨率方法在权利要求书中公布了：1.一种基于事件数据驱动的视频超分辨率方法，其特征在于，是按如下步骤进行： 步骤1、获取训练视频数据和对应的事件序列，并对事件序列进行分割： 步骤1.1.1、获取高分辨率视频图像集，记为Y＝{y1,y2,…,yi,…,yN}，其中，yi表示第i个高分辨率图像，i＝1,2,…,N，N为高分辨率图像的总数； 对高分辨率数据集Y进行降质处理，得到低分辨率视频图像集，记为X＝{x1,x2,…,xi,...,xN}，其中，xi表示第i个低分辨率图像； 步骤1.1.2、获取高分辨率视频图像集Y的事件序列，记为EY＝{E1,...,Ei,...,EN}，其中，Ei表示第i个高分辨率图像yi所对应的事件序列； 对事件序列EY降质生成低分辨率图像集X的事件序列，记为EX＝{e1,...,ei,...,eN},ei表示第i个低分辨率图像xi所对应的事件序列； 步骤2构建视频超分辨率神经网络，包括：前向传播模块、反向传播模块、跨模态融合模块、帧重建模块； 步骤2.1、所述前向传播模块对xi-1、xi和ei-1进行处理，得到第i个前向传播特征图 步骤2.2、所述反向传播模块对xi+1、xi和ei进行处理，得到第i个反向传播特征图 步骤2.3、所述跨模态融合模块对ei-1、xi和ei进行处理，得到跨模态融合特征Fi； 步骤2.4、所述帧重建模块U由多个反卷积层和上采样层依次串联组成，并对第i+1个前向传播特征图第i-1个反向传播特征图和跨模态融合特征Fi进行处理后，得到第i个超分辨率图像从而得到超分辨率视频集 步骤3、利用式7构建损失函数L： 式7中，ε是一个非负常数； 步骤4、利用梯度下降法对视频超分辨率神经网络进行训练，并计算所述损失函数L以更新网络参数，当训练迭代次数达到设定的次数或损失函数L收敛时，训练停止，从而得到最优视频超分辨率模型；用于对低分辨率视频图像进行处理，以获得对应的清晰的高分辨率视频图像。

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