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龙图腾网获悉北京拓目科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的MVPS视频编码方法、设备及介质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：CN120223891B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510685618.4，技术领域涉及：H04N19/124；该发明授权一种基于深度学习的MVPS视频编码方法、设备及介质是由荀靓设计研发完成，并于2025-05-27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MVPS视频编码方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于深度学习的MVPS视频编码方法、设备及介质，涉及视频编码技术领域。方法包括：获取视频流，通过特征提取单元对视频流进行时域、空域的特征提取，并通过自适应权重融合层生成联合特征图；对联合特征图进行层级间的双向特征交互，得到多尺度特征集合；根据多尺度特征集合，结合当前网络带宽反馈，生成帧级量化参数初始值；对量化参数初始值进行时序一致性修正，生成目标量化参数；根据目标量化参数对当前帧进行分块编码，生成编码后的数据流。本申请通过上述方法通过动态参数调整、硬件算法协同优化、跨帧一致性增强及网络感知，解决了传统方案效率低下、实时性不足、质量不稳定及适应性差的问题。

本发明授权一种基于深度学习的MVPS视频编码方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的MVPS视频编码方法，其特征在于，所述方法包括： 获取视频流，通过特征提取单元对所述视频流进行时域、空域的特征提取，并通过自适应权重融合层生成联合特征图，具体包括： 在FPGA芯片上并行部署所述特征提取单元； 将所述视频流解析为以帧为单位的MVPS视频流数据，得到视频帧； 通过所述特征提取单元，采用三维卷积神经网络提取所述视频帧的时域运动特征，其中，以光流计算结果作为卷积权重初始值； 采用可变形卷积核提取所述视频帧的空域纹理特征，并根据所述视频帧的边缘梯度调整采样位置； 将所述时域运动特征和空域纹理特征进行通道拼接，计算所述时域运动特征和空域纹理特征的融合权重，生成所述联合特征图； 对所述联合特征图进行层级间的双向特征交互，得到多尺度特征集合； 根据所述多尺度特征集合，结合当前网络带宽反馈，生成帧级量化参数初始值； 对所述量化参数初始值进行时序一致性修正，生成目标量化参数； 根据所述目标量化参数对当前帧进行分块编码，生成编码后的数据流。

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