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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利面向机器视觉编码的目标级别恰可识别失真的生成方法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：CN116233429B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202310223615.X，技术领域涉及：H04N19/124；该发明授权面向机器视觉编码的目标级别恰可识别失真的生成方法是由林浩钦;李娜设计研发完成，并于2023-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向机器视觉编码的目标级别恰可识别失真的生成方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像视觉技术领域，具体是涉及面向机器视觉编码的目标级别恰可识别失真的生成方法。本发明首先将原始图像采用各个预设量化参数压缩得到各个压缩图像。之后将原始图像和压缩图像上裁剪下来得到目标的原始图像和目标的压缩图像分别输入至失真判别模型，本发明的容错策略纠错失真判别模型的判别结果，并基于纠错之后的判别结果判断哪个预设量化参数所对应的目标的压缩图像满足恰可识别失真，将其作为目标的量化参数，采用目标的量化参数对原始图像的目标所在区域压缩以满足解码端的识别需求；对原始图像的非目标区域进行压缩时，采用更大的量化参数对原始图像非目标区域压缩以减少比特。本发明提高了筛选出的目标的量化参数的准确性。

本发明授权面向机器视觉编码的目标级别恰可识别失真的生成方法在权利要求书中公布了：1.一种面向机器视觉编码的目标级别恰可识别失真的生成方法，其特征在于，包括： 将各个预设量化参数所对应的目标的各个压缩图像和所述压缩图像所对应的目标的原始图像应用已训练的失真判别模型，得到已训练的失真判别模型输出的针对各个所述压缩图像的各个判别结果，所述判别结果用于表征各个目标的所述压缩图像相对目标的所述原始图像是否失真； 对各个所述预设量化参数和各个所述预设量化参数的所述判别结果应用容错策略，从各个所述预设量化参数中筛选出目标的量化参数，目标的所述量化参数用于构建适用于机器视觉编码所需的压缩图像，所述压缩图像满足恰可识别失真条件，所述机器视觉编码用于识别所述压缩图像所包含的目标物体； 所述对各个所述预设量化参数和各个所述预设量化参数的所述判别结果应用容错策略，从各个所述预设量化参数中筛选出目标的量化参数，目标的所述量化参数用于构建适用于机器视觉编码所需的压缩图像，所述目标压缩图像满足恰可识别失真条件，所述机器视觉编码用于识别所述压缩图像所包含的目标物体，包括： 将各个所述预设量化参数按照从大到小的顺序排序，得到排序之后的各个所述预设量化参数； 将各个所述判别结果按照各个所述判别结果对应的排序之后的各个所述预设量化参数构成的顺序进行排序，得到排序之后的各个所述判别结果； 设定所述容错策略的滑动窗口尺寸、判定阈值以及采样率； 依据所述采样率，对排序之后的各个所述预设量化参数进行采样，得到采样之后的各个所述预设量化参数，记为各个采样量化参数； 依据位于所述滑动窗口尺寸内相邻的所述采样量化参数所对应的所述判别结果之间的差值，建立第一约束条件； 依据所述判定阈值和位于所述滑动窗口尺寸内的各个所述采样量化参数所对应的各个所述判别结果，建立第二约束条件； 依据满足第一所述第一约束条件和所述第二约束条件的最大预设量化参数，得到目标的量化参数。

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