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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种基于可变形3D卷积网络的视频超分方法和系统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：CN116309059B 。

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：202310252192.4，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种基于可变形3D卷积网络的视频超分方法和系统是由王中风;张思雨;毛文东设计研发完成，并于2023-03-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于可变形3D卷积网络的视频超分方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于可变形3D卷积网络的视频超分方法和系统，所述方法包括：将低分辨率LR视频参考帧及其相邻的支持帧输入可变形3D卷积网络，经过可变形3D卷积网络的处理得到一个高分辨率HR视频帧；可变形3D卷积网络的处理包括：浅层特征提取、隐式特征对齐、空时特征融合和高分辨率HR视频帧重建。本发明提出了一种基于先验框的轻量化可变形网络用于视频超分任务，并结合其数据依赖关系和计算特点设计了一种高效的硬件加速器，相比现有的加速方案可以实现更高的视频重建质量，在吞吐率和能效方面提升2.75倍和1.63倍。

本发明授权一种基于可变形3D卷积网络的视频超分方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于可变形3D卷积网络的视频超分方法，其特征在于，包括：将低分辨率LR视频参考帧及其Niz-1个相邻的支持帧输入可变形3D卷积网络，经过可变形3D卷积网络的处理，得到一个高分辨率HR视频帧其中，Nix,Niy,Nif分别为低分辨率LR视频帧图像的高度、宽度和通道数，s为上采样因子，表示低分辨率LR视频参考帧第Niz-1个相邻的支持帧，表示sNix×sNiy×Nif维的实数空间； 所述可变形3D卷积网络的处理包括如下阶段：浅层特征提取、隐式特征对齐、空时特征融合和高分辨率HR视频帧重建； 所述隐式特征对齐包括：输入Niz帧特征，根据块解耦的计算策略TDS实施隐式特征对齐，具体方法是对从浅层特征提取阶段获得的中间特征序列进行划分，从而保证隐式特征对齐阶段的所有层都以块的粒度而非整个中间特征序列执行； 隐式特征对齐阶段包括两个以上的可变形3D卷积残差块ResD3D，每个可变形3D卷积残差块ResD3D块是基于移位的可变形3D卷积SDfConv3D堆叠的，用于同时执行空间变形和时间对齐，使用残差学习策略提高模型训练过程的收敛性；输入和输出块的尺寸相同，并且输入特征和输出特征数量一致；输入特征和输出特征的数量指的是输入块的特征通道数和输出块的特征通道数；通过隐式特征对齐最终得到Niz帧对齐特征； 所述高分辨率HR视频帧重建包括：将空间特征传播到上采样模块以重构视频超分辨率VSR结果，引入一种基于先验框的残差学习策略代替传统残差连接中的逐像素插值：在基于先验框的残差连接路径上将低分辨率LR视频参考帧复制s2次并连接成一个序列Iz′就会在上采样模块中变成最终超分辨率SR视频帧的先验框图，所述先验框图包含低分辨率LR视频参考帧中的低频分量； 所述基于移位的可变形3D卷积SDfConv3D包括移位逐点3D卷积层SPwConv3D、移位双线性插值层SBilinear和两个以上普通可分离3D卷积层。

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