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龙图腾网获悉上海大学申请的专利一种实现视频错误隐藏的方法、系统、终端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：CN116156202B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202310082534.2，技术领域涉及：H04N19/65；该发明授权一种实现视频错误隐藏的方法、系统、终端及介质是由马然;张冰;曹宇;安平设计研发完成，并于2023-01-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种实现视频错误隐藏的方法、系统、终端及介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种实现视频错误隐藏的方法、系统、终端及介质，其中将原始视频经编解码压缩后形成测试集和训练集；对测试集和训练集进行抽帧处理，在进行掩码块操作，得到网络训练集；构建网络模型，对网络模型进行训练，得到视频错误隐藏模型；将视频帧测试集输入视频错误隐藏模型，输出重建帧；模型的生成器采用VideoSwinTransformer网络对输入的视频帧测试集进行视频帧多层特征提取，之后将不同层次的特征进行融合用于视频丢失或受损区域的重建，输出重建帧。本发明解决了不能对VVC标准压缩视频的丢失或受损区域进行有效恢复的问题，同时克服了传统卷积神经网络不能兼顾并行执行和长程时间依赖性建模能力的弊端。

本发明授权一种实现视频错误隐藏的方法、系统、终端及介质在权利要求书中公布了：1.一种实现视频错误隐藏的方法，其特征在于，包括： 将原始视频进行处理形成测试集和训练集，所述训练集是通过无损模式的编解码得到压缩后的无损视频，所述测试集是通过有损模式的编解码得到压缩后的有损视频； 对所述测试集和所述训练集进行抽帧处理，得到视频帧测试集和视频帧训练集，将掩码块加在所述视频帧训练集上，得到网络训练集； 构建网络模型，用所述网络训练集对所述网络模型进行训练，得到视频错误隐藏模型； 将所述视频帧测试集输入所述视频错误隐藏模型，输出重建帧，完成视频错误隐藏； 其中，所述视频错误隐藏模型以生成对抗网络为基本框架，包括生成器和鉴别器，所述生成器采用VideoSwinTransformer网络对输入的所述视频帧测试集进行视频帧多层特征提取，之后将不同层次的特征进行融合用于视频丢失或受损区域的重建，输出重建帧；所述鉴别器基于所述生成器输出的重建帧计算对抗性损失，来约束所述视频错误隐藏模型进行训练以优化模型性能。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人上海大学，其通讯地址为：200444 上海市宝山区上大路99号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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