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龙图腾网恭喜中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种基于动态剪枝的图像处理系统、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：CN117132447B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202310979671.6，技术领域涉及：G06T1/20；该发明授权一种基于动态剪枝的图像处理系统、方法是由杨俊刚;吴双林;肖超;刘婷;梁政宇;安玮设计研发完成，并于2023-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态剪枝的图像处理系统、方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于动态剪枝的图像处理系统、方法，涉及计算机视觉领域，基于动态剪枝的图像处理系统包括：特征提取模块，用于利用特征提取网络提取各个待处理图像的特征图；自适应卷积获取模块，用于获取与特征图对应的四维张量，利用四维张量对初始图像处理网络中各个初始卷积核的权重进行调整，得到自适应目标卷积核；通道学习模块，用于对特征图中各个通道进行重要性学习，得到通道重要程度；动态剪枝模块，用于对初始图像处理网络进行动态剪枝，以得到稀疏网络；图像处理模块，用于利用稀疏网络对各个待处理图像进行处理，以得到对应的处理后图像。能够既可以减小图像处理所需的算力，又可以更有针对性的完成图像处理任务。

本发明授权一种基于动态剪枝的图像处理系统、方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态剪枝的图像处理系统，其特征在于，包括：特征提取模块，用于利用特征提取网络提取各个待处理图像的特征图；自适应卷积获取模块，用于获取与所述特征图对应的四维张量，并利用所述四维张量对初始图像处理网络中各个初始卷积核的权重进行调整，以得到调整权重后的自适应目标卷积核；通道学习模块，用于对所述特征图中各个通道进行重要性学习，以得到对应的通道重要程度；动态剪枝模块，用于基于所述自适应目标卷积核和所述通道重要程度对所述初始图像处理网络进行动态剪枝，以得到稀疏网络；图像处理模块，用于利用所述稀疏网络对各个所述待处理图像进行处理，以得到对应的处理后图像；所述通道学习模块，包括：通道重要程度获取单元，用于将所述特征图的各个通道投影为列向量，并利用全连接层将所述列向量投影为通道重要性向量，以便基于所述通道重要性向量学习对应的通道重要程度；所述通道学习模块，还包括：重要性学习单元，用于利用目标习得函数对所述通道重要程度进行学习，以得到通道重要性分布；其中，所述目标习得函数为Argmax函数；目标重要程度分类单元，用于基于所述通道重要性分布将所述通道重要程度划分成第一目标重要程度和第二目标重要程度。

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