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龍圖騰網恭喜湖北大學申請的專利一種基于雙向光流損失的視頻去霧網絡訓練方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119992259B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-20發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510466660.7，技術領域涉及：G06V10/774；該發明授權一種基于雙向光流損失的視頻去霧網絡訓練方法是由馬為駽;李敏;曾星設計研發完成，并于2025-04-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于雙向光流損失的視頻去霧網絡訓練方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于雙向光流損失的視頻去霧網絡訓練方法，屬于智能視覺技術領域，其訓練方法包括：根據去霧輸出數據和真實無霧視頻數據確定平滑L1損失，根據去霧感知特征和真實感知特征確定感知損失，對去霧輸出數據進行改進雙向光流估計得到雙向光流損失；根據平滑L1損失、感知損失和雙向光流損失進行參數微調和端到端訓練。本發明通過平滑L1損失從像素層面計算損失，通過感知損失在特征層面計算損失，提高網絡在細節上的準確性，通過改進雙向光流估計捕獲視頻幀間的動態信息，提高網絡在視頻去霧任務中的時間一致性，使得到的視頻去霧網絡在保持較低計算量的同時有效提高去霧效果，得到兼顧去霧效果、低功耗和實時性的視頻去霧網絡。

本發明授權一種基于雙向光流損失的視頻去霧網絡訓練方法在權利要求書中公布了：1.一種基于雙向光流損失的視頻去霧網絡訓練方法，其特征在于，包括：將獲取的有霧視頻數據和對應真實無霧視頻數據輸入預訓練視頻去霧網絡，對所述有霧視頻數據進行多級卷積編碼和多級上采樣解碼得到去霧輸出數據；根據所述去霧輸出數據和所述真實無霧視頻數據確定平滑L1損失，對所述去霧輸出數據和所述真實無霧視頻數據進行多級卷積編碼得到去霧感知特征和真實感知特征，根據所述去霧感知特征和所述真實感知特征確定感知損失，將所述去霧輸出數據按視頻幀順序進行排列，并將每連續三幀作為一組光流輸入數據，其中每組所述光流輸入數據包括前向幀圖像，當前幀圖像和后向幀圖像；將所述光流輸入數據輸入預設自適應特征金字塔進行多尺度特征提取、反卷積上采樣和特征融合得到光流特征；對所述光流特征進行代價體積法光流估計和幀變形操作得到前向預測幀圖像和后向預測幀圖像；根據所述前向預測幀圖像和所述當前幀圖像確定前向光流損失，根據所述后向預測幀圖像和所述當前幀圖像確定后向光流損失，合并所述前向光流損失和所述后向光流損失得到雙向光流損失；根據所述平滑L1損失、所述感知損失和所述雙向光流損失對所述預訓練視頻去霧網絡迭代進行參數微調和端到端訓練，得到訓練完備的視頻去霧網絡。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人湖北大學，其通訊地址為：430000 湖北省武漢市武昌區友誼大道368號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。