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龙图腾网获悉成都实时技术股份有限公司申请的专利一种轻量级神经网络的数据处理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：CN120876305B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202511384886.9，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种轻量级神经网络的数据处理方法及系统是由周迎春;唐正;陶龙;吴召剑设计研发完成，并于2025-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种轻量级神经网络的数据处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种轻量级神经网络的数据处理方法及系统，属于图像重构技术领域。本发明先对模糊图像进行多尺度特征提取，得到最大、中等及最小尺度的高亮和低亮特征图像；接着分别从高亮和低亮特征图像的每个像素点提取纹理系数，并依据这些纹理系数对两类特征图像进行增强处理，得到高亮增强图像和低亮增强图像；然后针对每一尺度的增强图像获取纹理注意力矩阵；最后利用图像重构神经网络处理多尺度的增强图像，并基于对应尺度的纹理注意力矩阵施加注意力，从而得到重构图像。本发明通过多尺度特征提取、纹理系数分析及注意力机制的结合，有效提升了图像重构过程中的纹理还原准确度。

本发明授权一种轻量级神经网络的数据处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种轻量级神经网络的数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤： 对模糊图像进行多尺度的特征提取，得到最大尺度、中等尺度和最小尺度的高亮特征图像和低亮特征图像； 分别对高亮特征图像和低亮特征图像中每个像素点提取纹理系数； 根据每个像素点的纹理系数，分别对高亮特征图像和低亮特征图像进行增强处理，得到高亮增强图像和低亮增强图像； 对每一尺度的高亮增强图像和低亮增强图像获取纹理注意力矩阵； 采用图像重构神经网络对多尺度的高亮增强图像和低亮增强图像进行处理，基于对应尺度的纹理注意力矩阵施加的注意力，得到重构图像； 图像重构神经网络包括：第一特征融合重建单元、第二特征融合重建单元、第三特征融合重建单元、加法器A1、加法器A2、Concat层、第一残差单元、第二残差单元和卷积输出单元； 第一特征融合重建单元用于输入最大尺度的高亮增强图像、低亮增强图像和纹理注意力矩阵；第二特征融合重建单元用于输入中等尺度的高亮增强图像、低亮增强图像和纹理注意力矩阵；第三特征融合重建单元用于输入最小尺度的高亮增强图像、低亮增强图像和纹理注意力矩阵； 加法器A1的输入端分别与第一特征融合重建单元的第一输出端、第二特征融合重建单元的第一输出端和第三特征融合重建单元的第一输出端连接；加法器A2的输入端分别与第一特征融合重建单元的第二输出端、第二特征融合重建单元的第二输出端和第三特征融合重建单元的第二输出端连接； 第一特征融合重建单元的第一输出端用于输出最大尺度的高亮增强图像对应特征，第一特征融合重建单元的第二输出端用于输出最大尺度的低亮增强图像对应特征； 第二特征融合重建单元的第一输出端用于输出中等尺度的高亮增强图像对应特征，第二特征融合重建单元的第二输出端用于输出中等尺度的低亮增强图像对应特征； 第三特征融合重建单元的第一输出端用于输出最小尺度的高亮增强图像对应特征，第三特征融合重建单元的第二输出端用于输出最小尺度的低亮增强图像对应特征； Concat层的输入端分别与加法器A1的输出端和加法器A2的输出端连接，其输出端与第一残差单元的输入端连接；第二残差单元的输入端与第一残差单元的输出端连接，其输出端与卷积输出单元的输入端连接；卷积输出单元的输出端作为图像重构神经网络的输出端。

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