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龙图腾网获悉上海人工智能创新中心申请的专利一种自适应的图像信号处理方法、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：CN118096491B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202410068939.5，技术领域涉及：G06T1/20；该发明授权一种自适应的图像信号处理方法、设备及存储介质是由王玉金设计研发完成，并于2024-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自适应的图像信号处理方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种自适应的图像信号处理方法、设备及存储介质，该方法包括：步骤S1，将图像信号处理系统的配置过程建模为马尔可夫决策过程，其中图像信号处理系统包括选择的图像处理模块及其参数；步骤S2，基于卷积神经网络的策略网络进行图像处理模块的选择及其参数预测，并基于卷积神经网络的价值网络来估计当前的状态价值；步骤S3，将预训练的目标检测算法作为损失函数集成到系统中，计算当前策略的奖励；步骤S4，使用强化学习算法来优化训练整个图像信号处理系统。与现有技术相比，本发明具有自适应的改变图像处理管线和参数，从而最大限度的提高下游计算机视觉任务的性能等优点。

本发明授权一种自适应的图像信号处理方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种自适应的图像信号处理方法，其特征在于，该方法包括： 步骤S1，将图像信号处理系统的配置过程建模为马尔可夫决策过程，其中图像信号处理系统包括选择的图像处理模块及其参数； 步骤S2，基于卷积神经网络的策略网络进行图像处理模块的选择及其参数预测，并基于卷积神经网络的价值网络来估计当前的状态价值； 步骤S3，将预训练的目标检测算法作为损失函数集成到系统中，计算当前策略的奖励； 步骤S4，使用强化学习算法来优化训练整个图像信号处理系统； 所述步骤S2中的基于卷积神经网络的策略网络进行图像处理模块的选择及其参数预测具体为： 基于卷积神经网络的策略网络具有两个头部，分别为： 一个网络头部负责输出分类的概率，用于表示每个模块被选择的概率，其中概率最大的模块用Mt表示； 另一个网络头部则负责预测图像处理模块的参数，预测得到的参数用Θt表示； 所述步骤S3将预训练的目标检测算法作为损失函数集成到系统中，计算当前策略的奖励具体为： 通过将当前状态和下一个状态分别输入目标检测网络，获取损失函数的变化，并将该变化作为当前策略的奖励； 同时将图像处理模块的计算消耗当做约束项，从当前策略的奖励中减去。

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