买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉上海双深信息技术有限公司申请的专利跨平台图像压缩方法、系统、设备及存储介质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：CN115604467B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202211070555.4，技术领域涉及：H04N19/124；该发明授权跨平台图像压缩方法、系统、设备及存储介质是由袁庆祝;陈也达;张子文;冯溢设计研发完成，并于2022-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本跨平台图像压缩方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种跨平台图像压缩方法、系统、设备及存储介质，提出了熵分类预测技术，将现有的卷积熵生成网络替换为选择预测网络，一方面，解决了深度学习端到端图像压缩网络无法跨平台的问题，另一方面，还简化了现有端到端图像压缩方式的流程，不再需要两段式解码，可以直接通过预测信息熵编解码特征。此外，本发明在任意类型的图像压缩网络上都可以泛化使用。

本发明授权跨平台图像压缩方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种跨平台图像压缩方法，其特征在于，包括： 构建跨平台图像压缩网络，跨平台图像压缩网络包括：编码网络、量化模块、选择预测网络以及解码网络； 训练阶段包含两个阶段，第一个训练阶段中，初始化多组概率分布参数形成初始概率表，利用概率表中的概率分布参数对经过编码网络与量化模块处理获得的量化后的特征进行概率估计，再通过解码网络得到重构图像，结合重构图像与概率表构建第一阶段训练损失函数进行训练，优化编码网络与解码网络的参数以及优化概率表中的概率分布参数，获得训练后的编码网络与解码网络，并获得最终的概率表；其中，输入的原始图像经编码网络获得编码特征，对编码特征每一位置特征元素在初始概率表中遍历所有不同的概率分布参数，寻找使信息熵最小概率分布参数，获得编码特征对应的一组最小概率分布参数，利用这一组最小概率分布参数对编码特征进行概率估计；第二个训练阶段中，对于训练后的编码网络输出的编码特征，通过遍历最终的概率表确定选择的概率分布参数，并以此对所述选择预测网络预测的概率分布参数进行监督，构建第二阶段训练损失函数进行训练，获得训练后的选择预测网络； 测试阶段，对于待压缩图像，通过训练后的编码网络获得相应的编码特征，由训练后的选择预测网络从最终的概率表中预测编码特征所要选择的概率分布参数，记录所要选择的概率分布参数对应的索引并保存；利用预测出的概率分布参数对编码特征进行概率估计，再结合量化模块、保存的所述预测出的概率分布参数对应的索引、以及解码网络得到重构图像。

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双深信息技术有限公司，其通讯地址为：200030 上海市徐汇区田州路99号9号楼901D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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。