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龙图腾网恭喜湖北大学申请的专利一种基于双向光流损失的视频去雾网络训练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：CN119992259B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510466660.7，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于双向光流损失的视频去雾网络训练方法是由马为駽;李敏;曾星设计研发完成，并于2025-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双向光流损失的视频去雾网络训练方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于双向光流损失的视频去雾网络训练方法，属于智能视觉技术领域，其训练方法包括：根据去雾输出数据和真实无雾视频数据确定平滑L1损失，根据去雾感知特征和真实感知特征确定感知损失，对去雾输出数据进行改进双向光流估计得到双向光流损失；根据平滑L1损失、感知损失和双向光流损失进行参数微调和端到端训练。本发明通过平滑L1损失从像素层面计算损失，通过感知损失在特征层面计算损失，提高网络在细节上的准确性，通过改进双向光流估计捕获视频帧间的动态信息，提高网络在视频去雾任务中的时间一致性，使得到的视频去雾网络在保持较低计算量的同时有效提高去雾效果，得到兼顾去雾效果、低功耗和实时性的视频去雾网络。

本发明授权一种基于双向光流损失的视频去雾网络训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双向光流损失的视频去雾网络训练方法，其特征在于，包括：将获取的有雾视频数据和对应真实无雾视频数据输入预训练视频去雾网络，对所述有雾视频数据进行多级卷积编码和多级上采样解码得到去雾输出数据；根据所述去雾输出数据和所述真实无雾视频数据确定平滑L1损失，对所述去雾输出数据和所述真实无雾视频数据进行多级卷积编码得到去雾感知特征和真实感知特征，根据所述去雾感知特征和所述真实感知特征确定感知损失，将所述去雾输出数据按视频帧顺序进行排列，并将每连续三帧作为一组光流输入数据，其中每组所述光流输入数据包括前向帧图像，当前帧图像和后向帧图像；将所述光流输入数据输入预设自适应特征金字塔进行多尺度特征提取、反卷积上采样和特征融合得到光流特征；对所述光流特征进行代价体积法光流估计和帧变形操作得到前向预测帧图像和后向预测帧图像；根据所述前向预测帧图像和所述当前帧图像确定前向光流损失，根据所述后向预测帧图像和所述当前帧图像确定后向光流损失，合并所述前向光流损失和所述后向光流损失得到双向光流损失；根据所述平滑L1损失、所述感知损失和所述双向光流损失对所述预训练视频去雾网络迭代进行参数微调和端到端训练，得到训练完备的视频去雾网络。

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