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龙图腾网获悉北京国旺盛源智能终端科技有限公司申请的专利面向边缘计算的AI网关视频高效压缩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：CN120676183B 。

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：202511186592.5，技术领域涉及：H04N21/234；该发明授权面向边缘计算的AI网关视频高效压缩方法是由李如飞;牛节省;李国安设计研发完成，并于2025-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向边缘计算的AI网关视频高效压缩方法在说明书摘要公布了：本发明涉及视频压缩技术领域，具体涉及一种面向边缘计算的AI网关视频高效压缩方法。方法包括：获取待压缩目标视频；对待压缩目标视频中的所有图像进行聚类，得到各个聚类簇，根据聚类簇各个图像与簇内其余图像之间的差异指标值，得到聚类簇中的各个图像对应的特征指标值，根据特征指标值，得到聚类簇对应的分块数量参数，根据聚类簇对应的分块数量参数，对对应聚类簇中的各个图像进行划分，得到聚类簇中的各个图像上的各个子块；根据聚类簇中任意两个子块之间的像素差异，对聚类簇中的图像上的子块进行编码替换，得到已替换视频，并对已替换视频进行压缩，得到压缩数据。且本发明能够在保证关键内容的高保真度的同时还能提高压缩率。

本发明授权面向边缘计算的AI网关视频高效压缩方法在权利要求书中公布了：1.一种面向边缘计算的AI网关视频高效压缩方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： 获取待压缩初始视频，并提取所述待压缩初始视频中的各个图像对应的特征向量； 根据所述待压缩初始视频中的图像之间的差异指标值，对所述待压缩初始视频中的非重要的图像进行删除，得到待压缩目标视频；任意两个图像之间的差异指标值为对应两个图像对应的特征向量之间的相似度进行负相关映射后的结果； 对所述待压缩目标视频中的所有图像进行聚类，得到各个聚类簇；根据所述聚类簇各个图像与簇内其余图像之间的差异指标值，得到所述聚类簇中的各个图像对应的特征指标值，并根据所述特征指标值，得到所述聚类簇对应的分块数量参数；根据所述聚类簇对应的分块数量参数，对对应聚类簇中的各个图像进行划分，得到所述聚类簇中的各个图像上的各个子块； 根据所述聚类簇中任意两个子块之间的像素差异，对所述聚类簇中的图像上的子块进行编码替换，得到已替换视频，并对已替换视频进行压缩，得到压缩数据； 所述聚类簇中的各个图像对应的特征指标值的获取方法，包括： 针对于任一聚类簇中的任一图像，将所述聚类簇中除所述图像外剩余的所有图像构成的集合记为所述图像的待分析集合，将所述图像与所述图像的待分析集合中的各个图像之间的差异指标值构成的集合记为所述图像对应的差异指标值集合，并将所述差异指标值集合的均值记为所述图像的对应的特征指标值； 所述聚类簇对应的分块数量参数的获取方法，包括： 针对于任一聚类簇，获取得到所述聚类簇中的各个图像对应的特征差值，并将所述聚类簇中的所有图像对应的特征差值的均值，作为所述聚类簇的不均匀表征值，将所述聚类簇中的所有图像对应的特征指标值的均值，记为所述聚类簇的特征均值，将所述聚类簇的不均匀表征值与所述聚类簇的特征均值的乘积，作为所述聚类簇对应的分块数量控制系数，将所述聚类簇对应的分块数量控制系数与预设分块数量系数的乘积的向上取整值，作为所述聚类簇对应的分块数量参数；任一图像对应的特征差值为所述图像对应的特征指标值与所述图像的待分析集合中的各个图像对应的特征指标值之间的差值绝对值所构成的集合的均值。

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