清华大学高跃获国家专利权
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龙图腾网获悉清华大学申请的专利基于数据融合的深度图像视频生成方法及装置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：CN116485863B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202310257880.X，技术领域涉及：G06T7/55；该发明授权基于数据融合的深度图像视频生成方法及装置是由高跃;周致宽;李思奇;刘玉身设计研发完成，并于2023-03-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于数据融合的深度图像视频生成方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于数据融合的深度图像视频生成方法及装置，其中，方法包括：从事件相机获取预设帧率的视频和事件流数据；将视频中相邻帧进行组合，并对相应时间间隔内的事件流数据进行划分，得到事件数据包；构建卷积神经网络；将相同序列号的数据拼接输入至卷积神经网络的模型编码器部分进行前向传播；拼接特征向量，生成深度图；计算每一个视频帧序列号对应的深度图的图像帧，构成深度图序列，以生成深度图像视频。由此，解决了相关技术中，难以从视频数据和事件流数据中准确获得与视频帧同步的深度图，难以实现深度图视频生成的效果，在问题求解上高度依赖超参数和优化求解工具，稳定性较差，难以更好地起到事件流数据去噪的效果等问题。
本发明授权基于数据融合的深度图像视频生成方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于数据融合的深度图像视频生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 从事件相机获取预设帧率的视频和事件流数据； 将所述视频中相邻帧进行组合，得到图像帧组，其中，所述图像帧组的每一组视频帧包含深度估计的目标帧与前后相邻的一帧，对于所述每一组视频帧的中间帧对应的时间戳，将所述事件流数据根据所述时间戳划分为具有相同时间间隔的数据包； 构建卷积神经网络； 基于所述图像帧组和所述数据包，将相同序列号的数据拼接输入至所述卷积神经网络的模型编码器部分进行前向传播，得到预处理帧和事件流数据以得到特征向量，以完成融合数据的编码计算； 拼接所述特征向量，并利用多模态融合网络解码器进行前向传播解码计算，生成深度图；以及 计算每一个视频帧序列号对应的深度图的图像帧，并组合所有深度图，构成深度图序列，以生成深度图像视频。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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