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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利基于D3D卷积组内融合网络的视频超分辨率重建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：CN115496663B 。

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：202211246421.3，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权基于D3D卷积组内融合网络的视频超分辨率重建方法是由陈晓;荆茹韵设计研发完成，并于2022-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于D3D卷积组内融合网络的视频超分辨率重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于D3D卷积组内融合网络的视频超分辨率重建方法，包括：获取待重建的低分辨率视频序列；将所述待重建的低分辨率视频序列输入测试训练好的视频超分辨率重建网络模型；模型输出得到视频超分辨率重建结果，即高分辨率视频序列；其中所述视频超分辨率重建网络模型包括时间分组模块、C3D浅层特征提取模块、D3D卷积组内融合模块、组间注意力机制模块和重建模块。提高视频帧的利用率，能够学习从当前输入特征图中获取偏移向量，可以整合时间和空间信息，在保持视频帧时间一致性的同时获取更为优良的重建性能。

本发明授权基于D3D卷积组内融合网络的视频超分辨率重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于D3D卷积组内融合网络的视频超分辨率重建方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待重建的低分辨率视频序列； 将所述待重建的低分辨率视频序列输入测试训练好的视频超分辨率重建网络模型； 根据所述视频超分辨率重建网络模型的输出，得到视频超分辨率重建结果，即高分辨率视频序列； 其中所述视频超分辨率重建网络模型包括时间分组模块、C3D浅层特征提取模块、D3D卷积组内融合模块、组间注意力机制模块和重建模块； 所述时间分组模块：用于对输入的低分辨率视频序列根据帧速率的不同进行分组得到N组视频子序列； 所述C3D浅层特征提取模块：用于对时间分组模块分组后的视频子序列进行初步的特征提取和时间对齐得到视频特征F，并送入D3D卷积组内融合模块； 所述D3D卷积组内融合模块，用于利用空间特征提取器对视频特征进行空间特征提取得到空间特征，然后利用5个卷积核为3×3×3的D3D卷积残差块对空间特征进行时空特征融合，得到融合特征，利用二维密集块将融合特征进行组内群体特征提取，生成组内群体特征 所述组间注意力机制模块，用于对多个组内群体特征进行时间注意力融合，生成注意力特征图Mnx,yj，并送入重建模块； 所述重建模块，用于对原始待重建的低分辨率视频序列进行双三次插值上采样生成原始视频残差图将注意力特征图送入由六个级联的残差块和用于重建的亚像素卷积层，进行处理后生成相应的残差图Rt；将残差图Rt和原始视频残差图进行相加，生成最终的高分辨率视频序列

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