北京科杰科技有限公司高海玲獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉北京科杰科技有限公司申請的專利一種基于深度學習的自適應數據壓縮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：CN120186365B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15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：202510637455.2，技術領域涉及：H04N19/91；該發明授權一種基于深度學習的自適應數據壓縮方法是由高海玲;高經郡;劉葉飛設計研發完成，并于2025-05-19向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于深度學習的自適應數據壓縮方法在說明書摘要公布了：本發明涉及數據壓縮技術領域，尤其涉及一種基于深度學習的自適應數據壓縮方法，包括：構建基于UNet網絡架構的編碼解碼模型，以及基于LSTM網絡架構的上下文關聯模型；將圖像數據通過編碼解碼模型生成語義分割圖和多個編碼特征圖；將編碼特征圖和圖像數據通過上下文關聯模型生成子塊系數概率；將語義分割圖通過圖像子塊映射生成子塊調整系數；基于子塊系數概率和子塊調整系數生成動態子塊系數概率；根據動態子塊系數概率設定算術編碼器的頻率表，以對圖像數據進行壓縮。本發明通過LSTM的上下文關聯能力對UNet架構的圖像編碼進行建模，實現自適應不同子塊的場景的量化系數概率預測，顯著提升其預測精度，縮小了壓縮率波動范圍。
本發明授權一種基于深度學習的自適應數據壓縮方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的自適應數據壓縮方法，其特征在于，包括： 構建基于UNet網絡架構的編碼解碼模型以及基于LSTM網絡架構的上下文關聯模型，構建聯合損失函數，并通過所述聯合損失函數對所述編碼解碼模型和上下文關聯模型進行端到端的協同優化訓練； 所述編碼解碼模型基于圖像數據在解碼器末端輸出語義分割圖，并在編碼器的多個層級輸出多個編碼特征圖； 所述上下文關聯模型基于所述編碼特征圖和所述圖像數據生成子塊系數概率； 將所述語義分割圖進行圖像子塊映射和預處理生成子塊調整系數； 基于所述子塊系數概率和所述子塊調整系數生成動態子塊系數概率； 根據所述動態子塊系數概率設定算術編碼器的頻率表，并通過所述算術編碼器對所述圖像數據進行壓縮。
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北京科杰科技有限公司，其通訊地址為：100089 北京市海淀區東升科技園北街6號院10號樓11層101；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”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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