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中山大学李聪端获国家专利权

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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于轻量级网络的语义图像传输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:CN119544993B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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:202411710711.8,技术领域涉及:H04N19/124;该发明授权一种基于轻量级网络的语义图像传输方法及系统是由李聪端;刘鹏设计研发完成,并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

一种基于轻量级网络的语义图像传输方法及系统在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于轻量级网络的语义图像传输方法及系统,该方法包括:获取输入图像;基于SwinTransformer架构,引入量化操作和非线性运算整数近似,得到图像传输网络;所述图像传输网络包括编码器、解码器和信道调制模块;基于所述图像传输网络传输所述输入图像。该系统包括:包括存储器以及用于执行上述基于轻量级网络的语义图像传输方法的处理器。通过使用本发明,显著降低了模型的计算复杂度和能耗,使其更适合部署在计算资源和能耗有限的边缘设备上,更加适配于高速的图像传输场景。本发明可广泛应用于数据传输领域。

本发明授权一种基于轻量级网络的语义图像传输方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种基于轻量级网络的语义图像传输方法,其特征在于,包括以下步骤: 获取输入图像; 基于SwinTransformer架构,引入量化操作和非线性运算整数近似,得到图像传输网络; 所述图像传输网络包括编码器、解码器和信道调制模块; 基于所述图像传输网络传输所述输入图像; 所述基于所述图像传输网络传输所述输入图像这一步骤,其具体包括: 基于所述编码器对所述输入图像进行编码处理,得到特征图; 基于所述信道调制模块对所述特征图进行调制,得到调制后的特征图; 将所述调制后的特征图在无线信道中传输; 基于所述解码器接收所述调制后的特征图,并进行解调处理和图像恢复,得到最终图像; 所述基于所述编码器对所述输入图像进行编码处理,得到特征图这一步骤,其具体包括: 基于量化卷积层对所述输入图像进行图像块划分和线性嵌入,得到格式转化后的数据; 通过多层改进的SwinTransformerBlock对所述格式转化后的数据进行特征提取,得到特征图; 所述多层改进的SwinTransformerBlock包括量化矩阵乘法层、量化线性层、整数近似的LayerNorm、整数近似的GELU和整数近似的Softmax; 所述基于所述信道调制模块对所述特征图进行调制,得到调制后的特征图这一步骤,其具体包括: 接受当前信道状态的信噪比; 基于所述信噪比,依次通过量化线性层、整数近似的ReLU运算和整数近似的Sigmoid运算,生成缩放系数; 根据所述缩放系数对所述特征图进行调制,得到调制后的特征图。

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中山大学,其通讯地址为:510275 广东省广州市海珠区新港西路135号;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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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