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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利在线视频防抖设备、在线视频防抖方法及其学习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：CN116091868B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202310102762.1，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权在线视频防抖设备、在线视频防抖方法及其学习方法是由刘帅成;张卓凡;刘震;曾兵设计研发完成，并于2023-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本在线视频防抖设备、在线视频防抖方法及其学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种在线视频防抖设备、在线视频防抖方法及其学习方法，属于视频处理技术领域，用于视频防抖的学习方法包括以下步骤：获取训练数据；基于训练数据，对神经网络模型进行训练；获取训练数据包括：获取抖动视频和稳定视频；提取抖动视频的第一帧间运动；基于抖动视频的第一帧间运动，对稳定视频的每一帧进行变换，得到处理视频；以稳定视频和处理视频为训练数据。该学习方法通过将一个抖动视频的运动迁移到一个稳定视频上，以合成得到一个与原稳定视频对其的不稳定视频，然后以原有的稳定视频及对应的不稳定视频，作为视频防抖方法所需要的训练数据。本发明不需要专门对稳定视频和抖动视频进行同步拍摄，画面内容也可以无关。

本发明授权在线视频防抖设备、在线视频防抖方法及其学习方法在权利要求书中公布了：1.一种用于视频防抖的学习方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取训练数据； 基于所述训练数据，对神经网络模型进行训练； 所述获取训练数据包括： 获取抖动视频和稳定视频； 提取所述抖动视频的第一帧间运动； 基于所述抖动视频的第一帧间运动，对所述稳定视频的每一帧进行变换，得到处理视频； 以所述稳定视频和所述处理视频为训练数据； 在对神经网络模型进行训练时，采用损失函数对训练过程进行约束，待训练的神经网络模型的损失函数为： L=LMC+αLSC+βLSP 其中，LMC是运动一致性损失函数，LSC是形状一致性损失函数，LSP是尺度保持损失函数，α和β是平衡参数，用来平衡三个损失函数的贡献； 所述运动一致性损失函数为： 其中，和表示网络估计的相邻两帧的变换场图，和表示相邻两帧变换场图的真实值； 所述形状一致性损失函数为： 其中，vi表示第i个网格顶点，N表示网格顶点的总数； 所述尺度保持损失函数为： 其中，S表示尺度因子。

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