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龙图腾网获悉中国铁塔股份有限公司申请的专利基于神经网络的帧间宏块运动矢量确定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：CN121173965B 。

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：202511718577.0，技术领域涉及：H04N19/513；该发明授权基于神经网络的帧间宏块运动矢量确定方法及装置是由张振洋;袁明强;宋祉祺;葛雄;栾若轩;王冬辉设计研发完成，并于2025-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的帧间宏块运动矢量确定方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络的帧间宏块运动矢量确定方法及装置，涉及视频处理技术领域，其中，该方法包括：采用改进的U2net神经网络对视频帧进行语义分割，确定视频帧中的前景区域和后景区域，基于前景区域或后景区域中的参考物体，采用深度局部特征搜索网络分析视频前后帧的关键特征序列，并基于关键特征序列确定目标搜索区域，深度局部特征搜索网络中已融合基于双向长短期记忆网络的时间序列神经网络，在目标搜索区域内执行编码器帧间宏块运动矢量分析策略，确定在目标搜索区域内的宏块运动矢量。本发明解决了相关技术中在视频帧编码过程中，采用局部特征进行MV预测容易导致搜索范围选择不当，影响预测准确性的技术问题。

本发明授权基于神经网络的帧间宏块运动矢量确定方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的帧间宏块运动矢量确定方法，其特征在于，包括： 采用改进的U2net神经网络对视频帧进行语义分割，确定所述视频帧中的前景区域和后景区域，包括：采用U结构的Encoder层提取所述视频帧中的特征，得到特征图集合；采用膨胀空间金字塔池化结构ASPP将所述特征图集合中的每张特征图进行多种尺度的空洞卷积操作，并进行上采样操作，得到尺寸相同的特征图集合；对所述尺寸相同的特征图集合中的通道特征图进行卷积降维操作，得到2维向量矩阵，包括：采用一维卷积层对每个所述通道特征图进行非线性转换处理，得到收敛后的8维向量；基于二层卷积损失函数对所述收敛后的8维向量进行卷积降维操作，得到2维向量矩阵，其中，所述二层卷积损失函数中融合了U结构的Encoder层的损失函数、图像纹理特征损失函数和图像总体特征损失函数；对所述2维向量矩阵中的元素进行通道融合以及归一化处理，输出概率值，其中，所述概率值用于指示所述视频帧中是否存在前景物体；在所述概率值指示所述视频帧中存在前景物体的情况下，将包含所述前景物体的区域确定为所述前景区域，将除所述前景区域之外的其它区域确定为所述后景区域； 基于所述前景区域或后景区域中的参考物体，采用深度局部特征搜索网络分析视频前后帧的关键特征序列，并基于所述关键特征序列确定目标搜索区域，其中，所述深度局部特征搜索网络中已融合基于双向长短期记忆网络的时间序列神经网络，所述关键特征序列包括：多个关键对象的特征点以及初步运动矢量，所述关键对象是指视频前后帧之间相似度大于预设相似度阈值的物体对象； 在所述目标搜索区域内执行编码器帧间宏块运动矢量分析策略，确定在所述目标搜索区域内的宏块运动矢量。

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