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龙图腾网获悉湖南科技大学;郑州信大先进技术研究院申请的专利深度视频插帧检测方法、装置及计算机可读存储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：CN115909160B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202211480029.5，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权深度视频插帧检测方法、装置及计算机可读存储介质是由熊义毛;丁湘陵;谷庆设计研发完成，并于2022-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本深度视频插帧检测方法、装置及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种深度视频插帧检测方法，包括如下步骤：提取视频帧序列中的双向光流及帧间运动异常区域，将双向光流输入ParNet网络提取局部特征，利用运动注意力机制关注帧间运动异常区域，增强篡改特征；提取视频帧序列中的单帧运动异常区域输入Transformer网络进行信息重组，将关联较强的信息聚合以凸显篡改痕迹，提取全局特征；将所述局部特征和所述全局特征聚合后输入全连接层进行分类，输出真假帧的分类结果。本申请可以对深度帧率上转换篡改进行有效的检测，可以满足视频真实性和完整性的验证要求，具备较高的判别精度。本申请还提供一种深度视频插帧检测装置及一种计算机可读存储介质。

本发明授权深度视频插帧检测方法、装置及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种深度视频插帧检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1:提取视频帧序列中的双向光流及帧间运动异常区域，将双向光流输入ParNet网络提取局部特征，利用运动注意力机制关注帧间运动异常区域，增强篡改特征； S2:提取视频帧序列中的单帧运动异常区域输入Transformer网络进行信息重组，将关联较强的信息聚合以凸显篡改痕迹，提取全局特征； S3:将所述局部特征和所述全局特征聚合后输入全连接层进行分类，输出真假帧的分类结果； 视频帧序列表示为：，其中表示第个视频帧，表示视频帧总数； 视频帧序列中双向光流的提取过程为： 采用PWC-Net网络获取时序上连续两帧的光流，运算的过程为： 式中，，表示第个视频帧的前向光流，表示第个视频帧的后向光流,表示第个视频帧的双向光流，表示采用PWC-Net网络进行光流提取操作； 帧间运动异常区域的提取过程为： 构建ConvGRU_Z网络，对所述视频帧序列中每一帧的下一帧进行预测，得到预测帧序列； 将所述预测帧序列中的最后一帧与所述视频帧序列中的第一帧作差，得到帧间异常区域，运算过程表示为： 式中，表示帧间运动异常区域； 所述ConvGRU_Z网络包括多个依次连接的预测单元，所述预测单元包括编码器和解码器，所述编码器包括四个依次设置的编码单元，每个所述编码单元均包括一个卷积模块及一个第一GRU模块，所述卷积模块和所述GRU模块的核尺寸均为3×3，步长为2，填充为1；所述解码器包括四个依次设置的解码单元，每个所述解码单元均包括一个第二GRU模块和一个反卷积模块，所述第二GRU模块和所述反卷积模块的核尺寸为4×4，步长为2，填充为1。

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