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龙图腾网获悉广东海洋大学申请的专利基于零化神经网络的自适应图像处理方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120068002B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510536300.X，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于零化神经网络的自适应图像处理方法及系统是由李晓玉;朱道恒;韩凌波;冯天心;颜剑;梁祖仲设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于零化神经网络的自适应图像处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于零化神经网络的自适应图像处理方法，通过多模态传感器阵列获取待测目标的时空同步数据，所述时空同步数据包括可见光‑红外双波段环境图像、点云数据、毫米波雷达传感器数据，对所述环境图像进行预处理，将经过预处理的环境图像输入零化神经网络，以提取图像特征；所述零化神经网络可根据环境图像复杂度动态调整神经元的连接权重和激活阈值；将所述图像特征、激光雷达三维点云数据和毫米波雷达传感器数据进行融合，根据融合后的特征数据，利用预先训练好的多层化分类器识别待测目标的场景类型，根据识别出的场景类型自适应的选择应对策略。本发明提高了自动驾驶领域图像处理的准确性。

本发明授权基于零化神经网络的自适应图像处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于零化神经网络的自适应图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：通过多模态传感器阵列获取待测目标的时空同步数据，所述时空同步数据包括可见光-红外双波段环境图像、激光雷达三维点云数据、毫米波雷达传感器数据，其中通过惯性测量单元实现多传感器时空对齐； 步骤S2：对所述环境图像进行预处理，将经过预处理的环境图像输入零化神经网络，以提取图像特征；所述零化神经网络可根据环境图像复杂度动态调整神经元的连接权重和激活阈值； 具体地，步骤S201：对环境图像进行光照校正、图像锐化、去燥、归一化和灰度化处理，得到预处理后的环境图像； 步骤S202：根据预处理后的环境图像的信息熵或纹理复杂度或边缘密度计算图像复杂度； 步骤S203：依据预先定义的规则，对所述图像复杂度进行等级划分； 步骤S204：根据图像复杂度等级动态调整零化神经网络神经元的连接权重和激活阈值； 步骤S205：将预处理后的环境图像输入到经过参数调整后的零化神经网络中以进行图像特征提取； 步骤S3：将所述图像特征、激光雷达三维点云数据和毫米波雷达传感器数据进行融合； 步骤S4：根据融合后的特征数据，利用预先训练好的分类器识别待测目标的场景类型；所述分类器为融合了轻量化卷积网络、图神经网络语义理解模块及元强化学习动态决策树的层次化分类器； 步骤S5：根据识别出的场景类型自适应的选择应对策略。

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