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龙图腾网获悉上海明奇网络科技有限公司申请的专利基于深度学习的视频丢包同步补偿方法及系统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：CN120640087B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511120274.9，技术领域涉及：H04N21/647；该发明授权基于深度学习的视频丢包同步补偿方法及系统是由冉云龙;韩翔;张刚设计研发完成，并于2025-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的视频丢包同步补偿方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于深度学习的视频丢包同步补偿方法及系统，包括：获取待补偿视频流并抽取原始视频帧特征，加载到含LSTM预测网络和GAN生成器网络的丢包补偿模型，其中时序预测单元包含带注意力门控的长短期记忆组件；LSTM预测网络通过时序预测单元依次对原始视频帧特征进行帧间运动映射、区域增强映射、区域特征融合，得到预测特征序列；GAN生成器对预测特征序列生成解码获得目标替代帧特征，进而从待补偿视频流中获得同步补偿帧。本方法通过注意力门控引导时序状态调整，结合LSTM与GAN实现时序预测与细节生成的协同，提升了补偿帧的时序连贯性和细节准确性，有效解决视频丢包场景下的同步补偿问题。

本发明授权基于深度学习的视频丢包同步补偿方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的视频丢包同步补偿方法，其特征在于，包括： 获取待补偿视频流，对所述待补偿视频流进行帧特征抽取，获得原始视频帧特征，将所述原始视频帧特征加载到丢包补偿模型，其中，所述丢包补偿模型包括顺序设置的LSTM预测网络和GAN生成器网络，所述LSTM预测网络和所述GAN生成器网络均包含多个顺序串联的时序预测单元，所述时序预测单元包括长短期记忆组件，所述长短期记忆组件设有注意力门控，所述注意力门控用于引导调整所述长短期记忆组件的内部时序状态或者维持所述内部时序状态恒定； 基于所述LSTM预测网络中的位于第一位的所述时序预测单元，对所述原始视频帧特征进行帧间运动映射获得第一时序特征，对所述第一时序特征进行区域增强映射获得第二时序特征，对所述第二时序特征进行区域特征融合获得位于第一位的所述时序预测单元的输出，将位于第一位的所述时序预测单元的输出加载到下一个所述时序预测单元，直至获得所述LSTM预测网络的预测特征序列； 基于所述GAN生成器网络对所述LSTM预测网络的预测特征序列进行生成解码，获得目标替代帧特征； 基于所述目标替代帧特征从所述待补偿视频流中同步生成帧，得到同步补偿帧。

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