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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种基于非对称架构的图像压缩模型的确定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：CN119450068B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411582581.4，技术领域涉及：H04N19/42；该发明授权一种基于非对称架构的图像压缩模型的确定方法及系统是由程正雪;王珅;鲁国;宋利设计研发完成，并于2024-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于非对称架构的图像压缩模型的确定方法及系统在说明书摘要公布了：本公开提供一种基于非对称架构的图像压缩模型的确定方法及系统，其中，方法，包括：获取经过训练的基础神经网络编解码器；固定分析编码器、超先验编码器、超先验解码器以及上下文模型的参数，确定轻量化的合成解码器；固定分析编码器、轻量化的合成解码器的参数，联合超先验编码器对超先验解码器和上下文模型确定轻量化的超先验解码器、轻量化的上下文模型以及经过联合训练的超先验编码器；根据分析编码器、轻量化的合成解码器、经过联合训练的超先验编码器、轻量化的超先验解码器以及轻量化的上下文模型，确定非对称的轻量化图像压缩模型。通过本公开，简化解码器网络结构，降低解码端的计算复杂度，提高解码效率，能够适应多样化的低端设备。

本发明授权一种基于非对称架构的图像压缩模型的确定方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于非对称架构的图像压缩模型的确定方法，其特征在于，包括： 获取经过训练的基础神经网络编解码器，所述基础神经网络编解码器包括分析编码器、合成解码器、超先验编码器、超先验解码器以及上下文模型； 固定所述分析编码器、所述超先验编码器、所述超先验解码器以及所述上下文模型的参数，对所述合成解码器进行轻量化设计处理，确定轻量化的合成解码器； 固定所述分析编码器、所述轻量化的合成解码器的参数，联合所述超先验编码器对所述超先验解码器和所述上下文模型进行轻量化设计，确定轻量化的超先验解码器、轻量化的上下文模型以及经过联合训练的超先验编码器； 根据所述分析编码器、所述轻量化的合成解码器、所述经过联合训练的超先验编码器、所述轻量化的超先验解码器以及所述轻量化的上下文模型，确定非对称的轻量化图像压缩模型； 其中，所述固定所述分析编码器、所述超先验编码器、所述超先验解码器以及所述上下文模型的参数，对所述合成解码器进行轻量化设计处理，确定轻量化的合成解码器，包括： 固定所述分析编码器、所述超先验编码器、所述超先验解码器以及所述上下文模型的参数，保留所述合成解码器中的SwinTransformer块中的基于窗口的多头注意力； 移除所述合成解码器中的移位窗口配置； 将所述合成解码器中的桶行通道结构设计为反向金字塔通道结构，确定所述轻量化的合成解码器； 所述固定所述分析编码器、所述轻量化的合成解码器的参数，联合所述超先验编码器对所述超先验解码器和所述上下文模型进行轻量化设计，确定轻量化的超先验解码器、轻量化的上下文模型以及经过联合训练的超先验编码器，包括： 固定所述分析编码器、所述轻量化的合成解码器的参数，移除所述超先验解码器和所述上下文模型的移位窗口配置； 将所述超先验解码器中获取高斯分布参数均值的网络和获取方差的网络进行合并处理，确定所述轻量化的超先验解码器； 将所述上下文模型中的自注意力模块的通道数减少至第一预设阈值，将所述上下文模型中的残差网络的层数减少至第二预设阈值，确定所述轻量化的上下文模型。

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上海交通大学，其通讯地址为：200240 上海市闵行区东川路800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”。

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