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摘要：本发明公开了一种基于确定性与概率性解耦建模的视频预测方法，涉及多场景需求下视频预测技术领域。包括步骤1、视频序列采集；步骤2、现实特征提取；步骤3、确定性路径；步骤4、概率性路径；步骤5、外观运动映射；步骤6、预测序列生成。本发明构建了一个全新鲁棒的视频预测框架，通过确定性路径和概率性路径来对外观和运动进行解耦建模，进而实现准确的预测任务，其能够在多种场景中展现出先进的性能，包括人体运动、合成运动、驾驶场景、交通流量和全球气候。
主权项：1.一种基于确定性与概率性解耦建模的视频预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、视频序列采集：采集视频数据，并对视频帧进行特定时间间隔的抽帧采样及视频帧图像尺寸调整，形成T帧现实视频序列步骤2、现实特征提取：将步骤1中采集的现实视频序列输入由二维卷积构成的编码器中，独立提取每帧现实视频图像在潜在空间中的现实图像特征；步骤3、确定性路径：将步骤2中提取的现实图像特征输入频谱感知增强器，在频域保留和增强外观细节，获得每帧现实视频图像的增强外观特征；步骤4、概率性路径：将步骤2中提取的现实图像特征输入基于时空扩散状态空间模型的运动扩散器，对提出的运动流分布进行建模，得到运动流估计；步骤5、外观运动映射：基于步骤4中获得的运动流估计，整合步骤3中输出的多帧现实视频序列的增强外观特征，以获得预测视频序列的多帧预测图像特征；步骤6、预测序列生成：将步骤5中获得的多帧预测图像特征输入由二维卷积构成的解码器中，独立生成每帧预测视频图像，进一步得到T'帧预测视频序列
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权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种基于确定性与概率性解耦建模的视频预测方法
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