西安邮电大学付博宇获国家专利权
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龙图腾网获悉西安邮电大学申请的专利多模态融合的实时视频超分辨率重建方法及其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：CN119887530B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510383211.6，技术领域涉及：G06T3/4076；该发明授权多模态融合的实时视频超分辨率重建方法及其系统是由付博宇设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本多模态融合的实时视频超分辨率重建方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉和深度学习技术领域，具体涉及多模态融合的实时视频超分辨率重建方法及其系统，包括以下步骤：获取低分辨率视频序列；采用CLIP模型提取视觉特征和文本特征，并进行双模态特征融合，生成指导特征；通过多模态融合模块对所述指导特征与所述低分辨率视频进行特征对齐；采用轻量化残差模块提取高质量特征；通过帧间信息流传播融合多帧特征，并采用自适应卡尔曼滤波进行运动补偿；将所述高质量特征与特征融合后的信息结合重建高清图像，通过引入CLIP模型提取视觉和文本特征，实现了多模态信息的融合，增强了语义理解能力，提高了超分辨率重建的质量和细节表现。
本发明授权多模态融合的实时视频超分辨率重建方法及其系统在权利要求书中公布了：1.多模态融合的实时视频超分辨率重建方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取低分辨率视频序列； 采用CLIP模型提取视觉特征和文本特征，并进行双模态特征融合，生成指导特征； 通过多模态融合模块对所述指导特征与所述低分辨率视频进行特征对齐； 采用轻量化残差模块提取高质量特征； 通过帧间信息流传播融合多帧特征，并采用自适应卡尔曼滤波进行运动补偿； 将所述高质量特征与经过帧间信息流传播融合后的多帧特征信息结合重建高清图像； 所述自适应卡尔曼滤波进行运动补偿的具体步骤包括： 基于特征学习网络提取的深度特征，采用3×3卷积神经网络计算特征关联； 通过自适应模型参数对低分辨率视频序列进行运动估计，得到t+1时刻运动估计值； 将所述t+1时刻运动估计值送入融合模块，得到卡尔曼运动估计值； 通过运动补偿模块修正超分后的低分辨率块，提升帧间一致性。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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