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龙图腾网获悉南京信息工程大学;南京中网卫星通信股份有限公司申请的专利结合时空记忆特征和运动感知的视频预测方法、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：CN117152657B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202311067149.7，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权结合时空记忆特征和运动感知的视频预测方法、系统是由陈苏婷;杨宁;胡斌武;韩光勋;薄业雯;裴加明;徐亮;高云勇;李玮设计研发完成，并于2023-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合时空记忆特征和运动感知的视频预测方法、系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结合时空记忆特征和运动感知的视频预测方法、系统，包括：在标准门控循环单元的基础上，添加调制门，利用调制门和重置门协同作用控制遗忘信息；引入时空记忆和注意力机制设计时空注意融合单元；在梯度高速公路单元的基础上引入运动感知，提出运动梯度高速公路单元，获得帧间的瞬态变化和运动趋势；将时空注意融合单元与运动高速公路调制单元协同工作，构建新型循环神经网络，实现对视频的预测。本发明减少了特征提取过程信息的丢失以及梯度消失问题的影响，获得多粒度的时空特征和运动信息，大大提高视频的预测精度和效率。

本发明授权结合时空记忆特征和运动感知的视频预测方法、系统在权利要求书中公布了：1.结合时空记忆特征和运动感知的视频预测方法，其特征在于，包括： S1、获取视频数据集进行预处理，转换为5D张量； S2、构建时空注意融合单元； S3、构建运动梯度高速公路单元；具体为： S301、引入编码模块对输入和输出特征进行编码； S302、搭建标准的梯度高速公路单元； S303、利用差分运算搭建运动感知模块，具体公式为： ； 其中，是当前时间步的运动趋势，是过去时间步学习到的运动趋势，是上一个时间步滤波器捕获到的运动变化特征； S304、将运动感知模块与梯度高速公路单元相连，具体公式为： ； 其中，是当前时间步捕获的运动变化特征，是转换后的输入，是控制开关； S305、引入解码和调制模块构建完整的运动梯度高速公路单元，具体公式为： ； 此外； 其中，表示解码后的输出，表示当前时间步捕获的最初时空运动特征，表示t-1时刻时空注意融合单元的隐藏状态； S4、构建时空预测网络，并引入联合损失函数训练该网络，获得训练完成的时空预测网络，其包含n个时间步的视频序列，每个视频序列包括4层时空注意融合单元和3层运动梯度高速公路单元； S5、将步骤S1中的5D张量作为训练完成的时空预测网络的输入，输入到第一层时空注意融合单元中，得到最初的时空特征；最初的时空特征经过第一层运动梯度高速公路单元自适应提取得到最初的时空运动特征； S6、将步骤S5中最初的时空特征和最初的时空运动特征共同输入到第二层时空注意融合单元中，进行特征提取；将提取的特征分别沿纵向输入到当前时间步层间的运动梯度高速公路单元、沿横向输入到下一时间步的时空注意融合单元，依此方式处理直至在第四层时空注意融合单元获得最终的时空特征，输出最终的预测序列，并通过反卷积方法得到预测序列相应的单帧预测图片； S7、将步骤S5中最初的时空特征和步骤S6最终的时空特征，输入到当前时间步的训练完成的时空预测网络的第一层时空注意融合单元中，并与步骤S1中的5D张量共同作为输入信息，再次重复进行步骤S5-S6，直到获得n个时间步的预测视频帧。

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