يمكن أن تسبب قطرات الماء على زجاج السيارات أثناء القيادة عقبات بصرية شديدة، مما قد يؤدي إلى وقوع حوادث سيارات. في الوقت نفسه، يمكن أن تقلل هذه القطرات أيضًا من أداء نظام الرؤية الحاسوبية في القيادة الذاتية. لحل هذه المشكلات، نقترح إطارًا قائمًا على الانتباه يدمج التمثيلات المكانية-الزمنية من عدة إطارات لإعادة بناء المعلومات البصرية التي تخفيها قطرات الماء. نظرًا لنقص بيانات التدريب الخاصة بإزالة قطرات الماء من الفيديو، فقد اقترحنا مجموعة بيانات مصنعة كبيرة تحتوي على قطرات ماء محاكاة في مشاهد قيادة معقدة أيام المطر. لتحسين عامية طريقة اقتراحنا، نعتمد استراتيجية تدريب عبر الأوضاع المختلفة التي تجمع بين مقاطع الفيديو المصنعة والصور الحقيقية. تظهر التجارب الواسعة أن طريقة اقتراحنا يمكن أن تتعمم بشكل جيد وأنها تحقق أفضل أداء لإزالة قطرات الماء في مشاهد القيادة الحقيقية المعقدة.