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龙图腾网获悉浙江大学嘉兴研究院;浙江大学申请的专利一种基于计算成像辅助域适应方法的极简场景理解装置及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：CN117315215B 。

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：202311359247.8，技术领域涉及：G06V10/14；该发明授权一种基于计算成像辅助域适应方法的极简场景理解装置及方法是由汪凯巍;蒋奇设计研发完成，并于2023-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于计算成像辅助域适应方法的极简场景理解装置及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于计算成像辅助域适应方法的极简场景理解装置及方法，包括极简光学装置、成像传感器和计算处理器，极简光学装置用于捕获带像差的场景视觉信息，成像传感器用于收集带像差的场景视觉信息，处理输出数字图像；计算处理器基于计算成像辅助域适应方法，用于将数字图像输入场景理解算法，输出场景理解结果。本发明用极简光学系统实现了高精度的场景理解，大大简化了系统的复杂度，促进视觉场景理解系统向微小化、轻量化、低成本化发展，更适用于一些移动端、可穿戴设备的应用，如智能探测机器人，AR\VR设备和盲人辅助设备等；同时光学系统受碰撞偏心、倾斜等因素影响小，鲁棒性更强。

本发明授权一种基于计算成像辅助域适应方法的极简场景理解装置及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于计算成像辅助域适应方法的极简场景理解装置，其特征在于，所述的装置包括极简光学装置、成像传感器和计算处理器，所述的极简光学装置用于捕获带像差的场景视觉信息，所述的成像传感器用于收集带像差的场景视觉信息，处理输出数字图像；所述的计算处理器基于计算成像辅助域适应方法，用于将数字图像输入场景理解算法，输出场景理解结果；所述的计算成像辅助域适应方法具体包括如下步骤： S0：获得场景理解模型，具体包括如下步骤： S01：数据准备； S02：训练恢复模型；利用S01获得的计算成像数据集，计算像素绝对值恢复损失，训练恢复模型； S03：定义、初始化场景理解模型： 1定义场景理解教师模型，场景理解教师模型是用于训练并进行普通清晰图像场景理解的模型，包含特征编码器，场景理解任务头； 2定义场景理解学生模型，场景理解学生模型是基于计算成像辅助，用于训练并进行最终模糊图像场景理解的模型，包含特征编码器，场景理解任务头和图像恢复任务头； 对场景理解模型教师模型和场景理解学生模型同时进行初始化； S1：载入数据；批量载入训练数据，包括清晰图像xS，清晰图像的场景理解任务标注yS以及无标注像差图像xT； S2：输出伪清晰图像；利用S02训练的恢复模型，输入无标注像差图像xT，输出伪清晰图像xTpgt； S3：计算清晰图像上场景理解损失；将清晰图像xS输入场景理解学生模型中，将场景理解学生模型的场景理解任务头输出的预测结果与清晰图像的场景理解任务标注yS计算场景理解损失，执行反向传播，更新网络参数； S4：输出伪标签；将伪清晰图像xTpgt输入教师模型中，输出无标注像差图像的伪标签yTpl； S5：计算像差图像上场景理解损失和恢复损失；将无标注像差图像xT输入场景理解学生模型中，场景理解学生模型的场景理解任务头输出的场景理解预测结果与无像差图像的伪标签yTpl计算场景理解损失；场景理解学生模型的恢复任务头输出的恢复结果与伪清晰图像xTpgt计算恢复损失；执行反向传播，更新网络参数； S6：EMA更新；使用EMA更新策略，将场景理解学生模型的参数更新至场景理解教师模型；判断当前训练次数是否达到预设的训练次数，若达到，结束训练，输出学生模型的特征提取器和场景理解任务头为场景理解模型，用于所提出的装置，若未达到，则返回步骤S1，继续训练模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江大学嘉兴研究院;浙江大学，其通讯地址为：314031 浙江省嘉兴市智富中心48幢401室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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