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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种基于深度时空学习的高分辨率视频虚拟人物抠像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：CN115100223B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202210655185.4，技术领域涉及：G06T7/12；该发明授权一种基于深度时空学习的高分辨率视频虚拟人物抠像方法是由黄海;陈傲然;朱玥琰;薛俊笙;于华妍;张舒;景晓军;陈洪;穆俊生;田耒设计研发完成，并于2022-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度时空学习的高分辨率视频虚拟人物抠像方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度时空学习的高分辨率视频虚拟人物抠像方法，该方法包括：将视频数据输入至训练好的抠像网络模型进行虚拟人物图像遮罩提取，基于视频数据通过时空编解码模型得到第一输出数据，基于第一输出数据通过细节提取模型得到第二输出数据，基于第二输出数据通过语义信息融合模型输出得到视频数据的虚拟人物遮罩图像；其中，第一输出数据包括高分辨率遮罩图像、低分辨率遮罩图像、高分辨率编码特征和低分辨率编码特征；第二输出数据包括高分辨率细节遮罩图像和低分辨率细节遮罩图像。本发明解决现有方法对视频中虚拟人物提取方面的效果差，难以处理好微小细节，且处理高分辨率视频时不能做到实时处理和出现闪烁伪影坏帧的问题。

本发明授权一种基于深度时空学习的高分辨率视频虚拟人物抠像方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度时空学习的高分辨率视频虚拟人物抠像方法，其特征在于，包括： 实时采集视频数据；其中，所述视频数据包括待提取的虚拟人物遮罩图像； 将所述视频数据输入至训练好的抠像网络模型进行虚拟人物图像遮罩提取，其中，所述抠像网络模型包括时空编解码模型、细节提取模型和语义信息融合模型； 基于所述视频数据通过所述时空编解码模型得到第一输出数据，基于所述第一输出数据通过所述细节提取模型得到第二输出数据，基于所述第二输出数据通过所述语义信息融合模型输出得到所述视频数据的虚拟人物遮罩图像；其中，所述第一输出数据包括高分辨率遮罩图像、低分辨率遮罩图像、高分辨率编码特征和低分辨率编码特征；所述第二输出数据包括高分辨率细节遮罩图像和低分辨率细节遮罩图像； 所述将所述视频数据输入至训练好的抠像网络模型进行虚拟人物图像遮罩提取，包括： 将待提取虚拟人物遮罩的原始视频作为模型输入，进行随机的旋转、平移、遮挡预处理后，根据帧间像素分布相似度进行帧内小批分组，分组将原视频拆分并输入模型； 输入视频通过两路下采样后逐帧进入时空语义提取编解码器，时空语义提取编解码器分别输出提取的高分辨率遮罩、低分辨率遮罩、高分辨率编码特征和低分辨率编码特征； 将高低分辨率编码特征与下采样输入进行通道拼接，再次进行时序编码后高低分辨率遮罩进行通道拼接，进行解码和深度引导滤波后将得到高分辨率提取细节和低分辨率提取细节两路输出； 将输出的高分辨率遮罩、低分辨率遮罩、高分辨率提取细节、低分辨率提取细节作为时空语义融合模块的输入并进行深度引导滤波，得到最终的虚拟人像遮罩提取视频。

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