[发明专利]数据处理方法和数据处理装置

权利要求书

1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

数据处理装置获取帧序列，所述帧序列中的帧具有第一分辨率；

所述数据处理装置从所述帧序列中确定至少两个帧组，所述帧组包括第一目标帧和所述第一目标帧的至少两个邻近帧，所述第一目标帧为所述帧序列中的任意一帧，所述邻近帧为所述帧序列中除所述第一目标帧以外的帧；

所述数据处理装置通过三维卷积神经网络确定所述至少两个帧组中每个帧组的特征，所述每个帧组的特征指示基于所述第一目标帧，从所述每个帧组内的邻近帧中获取的细节信息，所述三维卷积神经网络中卷积核在时间维度的尺寸与所述帧组中帧的数量正相关；

所述数据处理装置融合所述至少两个帧组中每个帧组的特征，以确定所述第一目标帧的细节特征，所述细节特征指示基于所述第一目标帧，从所述至少两个帧组内的邻近帧中获取的细节信息；

所述数据处理装置根据所述细节特征和所述第一目标帧，获取具有第二分辨率的第一目标帧，所述第二分辨率大于所述第一分辨率。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述帧组包括所述第一目标帧和两个所述邻近帧。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述两个所述邻近帧包括第一邻近帧和第二邻近帧，所述第一邻近帧在所述帧序列中与所述第一目标帧之间的间隔，与所述第二邻近帧在所述帧序列中与所述第一目标帧之间的间隔相等。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述至少两个帧组包括三个帧组。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述数据处理装置将所述至少两个帧组中每个帧组内的帧对齐，确定对齐的至少两个帧组；

所述数据处理装置通过三维卷积神经网络确定所述至少两个帧组中每个帧组的特征包括：

所述数据处理装置通过三维卷积神经网络确定所述对齐的至少两个帧组中每个帧组的特征。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述数据处理装置将所述至少两个帧组中每个帧组内的帧对齐，确定对齐的至少两个帧组包括：

所述数据处理装置确定由所述至少两个帧组中的帧组成的队列内所有连续两帧之间的单应矩阵；

所述数据处理装置根据所述单应矩阵确定所述对齐的至少两个帧组。

7.根据权利要求1至3、5至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述数据处理装置通过深度神经网络确定所述至少两个帧组中每个帧组的特征的权值；

所述数据处理装置融合所述至少两个帧组中每个帧组的特征，以确定所述第一目标帧的细节特征包括：

所述数据处理装置根据所述权值融合所述至少两个帧组中每个帧组的特征，以确定所述第一目标帧的细节特征。

8.根据权利要求1至3、5至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述三维卷积神经网络中卷积核在时间维度的尺寸与所述帧组中帧的数量相等。

9.一种数据处理装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取帧序列，所述帧序列中的帧具有第一分辨率；

确定单元，用于从所述帧序列中确定至少两个帧组，所述帧组包括第一目标帧和所述第一目标帧的至少两个邻近帧，所述第一目标帧为所述帧序列中的任意一帧，所述邻近帧为所述帧序列中除所述第一目标帧以外的帧；

所述确定单元，还用于通过三维卷积神经网络确定所述至少两个帧组中每个帧组的特征，所述每个帧组的特征指示基于所述第一目标帧，从所述每个帧组内的邻近帧中获取的细节信息，所述三维卷积神经网络中卷积核在时间维度的尺寸与所述帧组中帧的数量正相关；

处理单元，用于融合所述至少两个帧组中每个帧组的特征，以确定所述第一目标帧的细节特征，所述细节特征指示基于所述第一目标帧，从所述至少两个帧组内的邻近帧中获取的细节信息；

所述获取单元，还用于根据所述细节特征和所述第一目标帧，获取具有第二分辨率的第一目标帧，所述第二分辨率大于所述第一分辨率。