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龙图腾网恭喜长沙超创电子科技有限公司申请的专利一种用于神经网络的图像编解码及传输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：CN119544979B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202510088669.9，技术领域涉及：H04N19/117；该发明授权一种用于神经网络的图像编解码及传输方法及系统是由宋斌;李丹;李文军;宁平;余知音设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于神经网络的图像编解码及传输方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于神经网络的图像编解码及传输方法及系统，所述方法包括：S1：对图像序列提取残差特征后，进行下采样；S2：采用高斯滤波器处理步骤S1得到的时间和空间池化下采样矩阵，得到平滑特征图；S3：优化下采样参数，得到更新的平滑特征图并进行传输；S4：在接收端，对更新的平滑特征图在时间方向进行插值，再在高度和宽度方向进行插值，将高度和宽度插值特征图与更新的平滑特征图叠加，得到上采样特征图；S5：比较更新的平滑特征图和上采样特征图的分布差异，优化插值系数，得到最优上采样特征图。本发明可保留图像可辨识特征及有效信息，提高编解码效率，实现最佳图像编解。

本发明授权一种用于神经网络的图像编解码及传输方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于神经网络的图像编解码及传输方法，其特征在于，所述方法包括：S1：对图像序列提取三维卷积特征，再基于图像序列的三维卷积特征提取残差特征，然后对残差特征进行下采样，得到时间和空间池化下采样矩阵；包括：S11：对图像序列提取三维卷积特征： ；其中，表示提取三维卷积特征，表示维度的图像序列，表示图像序列的时间帧数，表示每帧图像的高度，表示每帧图像的宽度，表示图像序列的三维卷积特征；S12：基于图像序列的三维卷积特征，提取残差特征；S13：对残差特征进行下采样： ；其中，表示采用最大池化进行下采样，表示时间池化步长，表示高度池化步长，表示宽度池化步长，表示的时间池化下采样矩阵，表示的时间和高度池化下采样矩阵，表示的时间和空间池化下采样矩阵；时间池化步长、高度池化步长、宽度池化步长参数统称为下采样参数；S2：采用高斯滤波器处理时间和空间池化下采样矩阵，得到平滑特征图；S3：基于平滑特征图的目标分类结果，优化下采样参数，得到更新的平滑特征图，并构建传输向量进行传输；包括：S31：基于平滑特征图的目标分类结果，构建目标函数： ；其中，表示基于平滑特征图的目标分类结果构建的目标函数，表示交叉熵损失函数，表示第种类型的真实分类标签，表示第种类型的网络预测概率，表示正则化超参数，用于平衡分类损失和正则化项，表示正则化项，用于约束下采样参数，防止过度调整；交叉熵损失函数表示为： ；其中，表示类别数量；S32：对目标函数求解，优化下采样参数；S33：基于优化后的下采样参数，调用步骤S13更新时间和空间池化下采样矩阵，然后调用步骤S2得到更新的平滑特征图；S34：将更新的平滑特征图按行的顺序展平，得到一维向量；对一维向量添加冗余符号，构建传输向量，进行传输： ；其中，表示构建的传输向量，表示冗余符号，表示对一维向量应用Reed-Solomon编码；S4：在接收端，将接收到的传输向量恢复为更新的平滑特征图，对更新的平滑特征图在时间方向进行插值，得到时间插值特征图；对时间插值特征图在高度和宽度方向进行插值，得到高度和宽度插值特征图，并将高度和宽度插值特征图与更新的平滑特征图叠加，得到上采样特征图；S5：构建度量网络，比较更新的平滑特征图和上采样特征图的分布差异，优化插值系数，得到最优上采样特征图。

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