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龙图腾网恭喜小元感知(葫芦岛)科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的实时视频质量优化与增强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：CN119418254B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202510026357.5，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于深度学习的实时视频质量优化与增强方法是由孟显波;宋站丞;刘鸿博;贾飞设计研发完成，并于2025-01-08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实时视频质量优化与增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的实时视频质量优化与增强方法，包括如下步骤：S1、采集视频流并提取连续帧；S2、利用光流估计算法提取运动区域特征，生成多模态特征矩阵；S3、进行归一化处理；S4、利用自适应多维残差网络和频域分析技术输出去噪优化帧；S5、利用递进式生成对抗网络生成细节增强帧；S6、通过局部敏感哈希构建帧间关系图，利用双流时间感知网络校正帧并基于动态时间规整方法对帧序列进行优化，输出校正后帧序列；S7、将校正后帧序列输入动态反馈优化模块，生成优化后帧序列；S8、将优化后帧序列重新组合为连续视频，传输至目标平台。本发明通过多模态特征融合、动态优化与递进式生成网络等方法，全面优化视频清晰度和时间一致性。

本发明授权一种基于深度学习的实时视频质量优化与增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的实时视频质量优化与增强方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、通过视频采集设备接收多种输入格式的视频流，并从视频流中提取连续帧，转换帧的色彩空间生成标准化视频帧；S2、将所述标准化视频帧输入光流估计算法提取运动区域特征，并结合语义增强卷积网络对所述标准化视频帧进行多模态特征分析，生成多模态特征矩阵；S3、对所述标准化视频帧进行归一化处理，调整帧的像素值，并结合所述多模态特征矩阵，生成归一化视频帧和优化输入数据；S4、将所述归一化视频帧输入自适应多维残差网络，根据所述优化输入数据调整网络深度，并采用频域分析技术对视频帧的高频噪声和低频噪声进行分离与去噪，输出去噪优化帧；S5、将所述去噪优化帧输入递进式生成对抗网络，逐层优化所述去噪优化帧的低级纹理特征与高级语义特征，输出细节增强帧；S6、将所述细节增强帧输入帧间一致性校正模块，通过局部敏感哈希构建帧间关系图，利用双流时间感知网络校正帧间的全局动态一致性与局部细节连续性，并基于动态时间规整方法对帧序列时间一致性进行优化，输出校正后帧序列；S7、将所述校正后帧序列输入动态反馈优化模块，根据视频质量评估指标及用户反馈信息，动态调整生成网络的参数并优化网络权重，生成优化后帧序列；S8、将所述优化后帧序列重新组合为连续视频，通过视频编码技术对视频进行压缩处理，并结合实时推流协议将视频传输至目标平台。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人小元感知(葫芦岛)科技有限公司，其通讯地址为：125000 辽宁省葫芦岛市高新技术产业开发区高新五路创客空间302室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。