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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种视频重建方法、装置、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：CN119906862B 。

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：202411993269.4，技术领域涉及：H04N21/4402；该发明授权一种视频重建方法、装置、设备及介质是由骆剑平;刘佳鑫设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种视频重建方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种视频重建方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取待重建的第一视频；将所述第一视频输入至预先训练得到的目标重建模型中进行视频重建，所述目标重建模型是对输入的所述第一视频进行多层级的局部信息和全局信息提取，并基于提取到的局部信息和全局信息进行帧率和分辨率的重建处理；基于所述目标重建模型的输出，获得重建后的第二视频，所述第二视频的帧率大于所述第一视频的帧率，所述第二视频的分辨率大于所述第一视频的分辨率。通过本发明实施例的技术方案，以实现对视频的精确重建，可以提高对视频的重建精度和细节恢复能力，保证重建后的视频质量，提高泛化能力。

本发明授权一种视频重建方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种视频重建方法，其特征在于，包括： 获取待重建的第一视频； 将所述第一视频输入至预先训练得到的目标重建模型中进行视频重建，所述目标重建模型是对输入的所述第一视频进行多层级的局部信息和全局信息提取，并基于提取到的局部信息和全局信息进行帧率和分辨率的重建处理； 基于所述目标重建模型的输出，获得重建后的第二视频，所述第二视频的帧率大于所述第一视频的帧率，所述第二视频的分辨率大于所述第一视频的分辨率； 所述目标重建模型包括：特征提取子模型、编码子模型、解码子模型、帧率重建子模型和分辨率重建子模型； 所述将所述第一视频输入至预先训练得到的目标重建模型中进行视频重建，包括： 将所述第一视频输入至所述特征提取子模型中进行浅层特征提取，获得浅层特征图序列； 将所述浅层特征图序列输入至所述编码子模型中进行多层级的局部信息和全局信息提取和下采样处理，获得第一深层特征图序列； 将所述第一深层特征图序列输入至所述帧率重建子模型中进行帧率重建处理，获得帧率重建结果； 将所述第一深层特征图序列和所述帧率重建结果输入至所述解码子模型中进行多层级的全局信息提取和上采样处理，获得第二深层特征图序列； 将所述第二深层特征图序列输入至所述分辨率重建子模型中进行分辨率重建处理，获得分辨率重建结果； 所述编码子模型包括串行连接的多个编码器，每个编码器均包括信息提取层和下采样层； 所述将所述浅层特征图序列输入至所述编码子模型中进行多层级的局部信息和全局信息提取和下采样处理，获得第一深层特征图序列，包括： 将所述浅层特征图序列输入至第一个编码器中进行局部信息和全局信息提取和下采样处理，获得第一编码器输出的下采样处理结果； 将上个编码器输出的下采样处理结果输入至下个编码器中进行局部信息和全局信息提取和下采样处理，获得下个编码器输出的下采样处理结果； 将最后一个编码器输出的信息提取结果作为第一深层特征图序列。

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