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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于连续运动的高分辨率视频增强模型的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：CN120032290B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510057811.3，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于连续运动的高分辨率视频增强模型的训练方法是由辛经纬;陈科屹;王楠楠;李洁设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于连续运动的高分辨率视频增强模型的训练方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于连续运动的高分辨率视频增强模型的训练方法和视频插帧方法，前者包括：构建视频插帧模型，包括特征提取器、运动先验提取器、光流估计器和校正网络；基于第一视频数据集，采用插帧时间随机的训练策略和预设的多重损失函数，进行模型预训练；多重损失函数基于拉普拉斯损失函数和光流损失函数构建得到；基于含长时间高分辨率视频片段的第二视频数据集，再次进行模型优化训练，得到训练完成的视频插帧模型；本发明通过对帧间连续运动进行建模，有效消除不同帧间的运动不确定性，从而实现模型对帧间特定位置的准确运动估计，可提高高分辨率视频插帧的精度和效果，尤其在处理大规模运动和复杂场景时，具有更强的鲁棒性和准确性。

本发明授权一种基于连续运动的高分辨率视频增强模型的训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于连续运动的高分辨率视频增强模型的训练方法，其特征在于，包括： 构建视频插帧模型；其中，所述视频插帧模型包括特征提取器、运动先验提取器、光流估计器和校正网络；所述特征提取器用于对输入的两帧图像进行多维度特征提取；所述运动先验提取器用于根据提取的高维度特征，基于相关性度量和插帧时间得到中间帧的位移信息；所述光流估计器用于根据所述中间帧的位移信息得到光流估计信息，从而得到初步中间帧图像；所述校正网络用于根据所述多维度特征对所述初步中间帧图像进行校正，输出预测的中间帧图像； 基于第一视频数据集，采用插帧时间随机的训练策略和预设的多重损失函数，对所述视频插帧模型进行预训练；其中，所述多重损失函数基于拉普拉斯损失函数和光流损失函数构建得到； 基于含长时间高分辨率视频片段的第二视频数据集，对预训练完成的视频插帧模型进行优化训练，得到训练完成的视频插帧模型；所述训练完成的视频插帧模型用于对输入的两帧图像，输出插帧的中间帧图像。

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