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龍圖騰網獲悉東南大學;山西天河云計算有限公司申請的專利一種基于特征壓縮的礦山視頻語義通信傳輸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：CN120475172B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202510979420.7，技術領域涉及：H04N19/34；該發明授權一種基于特征壓縮的礦山視頻語義通信傳輸方法是由鄧豪;惠吉峰;陸望東;康卿飛;王艷龍;宋鐵成;胡靜;金祝設計研發完成，并于2025-07-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于特征壓縮的礦山視頻語義通信傳輸方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于特征壓縮的礦山視頻語義通信傳輸方法，將礦山內部采集到的視頻按幀采樣成圖片，打包送入語義編碼器；將圖像向量映射到特征空間的特征向量，并進行分塊；語義編碼器對特征向量進行特征感知壓縮處理，同時采用追蹤矩陣記錄壓縮路徑，通過發射端將壓縮后的特征和追蹤矩陣發送到信道；語義解碼器先將特征向量通過一個嵌入層映射到低維空間，然后根據追蹤矩陣恢復特征的空間位置信息；對恢復空間位置信息的特征向量進行語義解碼；以最小化目標任務的損失函數為目標，聯合訓練所提出的語義編碼器和語義解碼器，并采用自適應估計方法更新語模型的參數。本發明在于幾乎不損傷語義任務執行效果的情況下極大地降低傳輸數據量。

本發明授權一種基于特征壓縮的礦山視頻語義通信傳輸方法在權利要求書中公布了：1.一種基于特征壓縮的礦山視頻語義通信傳輸方法，其特征在于，包括以下步驟： 1將礦山內部傳感器采集到視頻按幀采樣成圖片，之后將圖片打包送入語義編碼器； 2語義編碼器將接收到的圖片通過一個嵌入層將圖像向量映射到特征空間的特征向量，之后對特征向量進行分塊； 3語義編碼器對特征向量進行特征感知壓縮處理，同時采用追蹤矩陣記錄壓縮路徑，通過發射端將壓縮后的特征和追蹤矩陣發送到信道； 4語義解碼器先將接收到的特征向量通過一個嵌入層映射到低維空間，然后根據追蹤矩陣恢復特征的空間位置信息； 5語義解碼器對恢復空間位置信息的特征向量進行語義解碼； 6以最小化目標任務的損失函數為目標，聯合訓練所提出的語義編碼器和語義解碼器，并采用自適應估計方法更新語義編碼器和語義解碼器構成的模型的參數； 步驟3所述語義編碼器對特征向量進行特征感知壓縮處理實現過程如下： 語義編碼器自注意力層的處理由下式決定： 其中，X∈RN×D是輸入的一張圖像產生特征向量，Q,K,V＝XWQ,XWK,XWV分別稱為查詢、鍵和值,WQ,WK,WV是可訓練的權重矩陣，D是特征向量的維度；X通過SA·處理后稱為注意力分數，注意力分數是衡量特征相關度的一個重要指標； 特征壓縮層對自注意力層處理后的特征向量進行分組和融合；語義編碼器輸入為X∈RN ×D經過自注意力層處理后得到其中xi；是第i個特征向量，i∈[1,N]，N是特征向量的數量，D是特征向量的維度；將N個特征向量采取奇偶交替分組的方式均分為兩組，即奇數位置的特征向量分成一組，偶數位置的特征向量分到另一組；每組分別含個特征向量，分別記為A組和B組； 采用一種涉及多個尺度的聚合標準去指導特征向量的壓縮，其過程為： 其中，Wxi,xj是第i個特征向量和第j個特征向量的壓縮權重，Wkxi,xj是第i個特征向量和第j個特征向量在第k個壓縮標準下的壓縮權重，M是壓縮標準的數量，σk是第k個壓縮標準的縮放因子；壓縮權重越大，表示兩個特征越被壓縮到一起的概率越大； 對A組中每一個特征向量計算其與B組中每一個特征向量的壓縮權重，語義編碼器每層需要壓縮的特征向量的個數r，則要在A組中選出r個最大的壓縮權重對應的特征向量，將其與B組中該壓縮權重對應的特征向量進行壓縮。

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