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龙图腾网获悉北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司申请的专利一种图像编码方法和设备，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：CN113298892B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202110383941.8，技术领域涉及：G06T9/00；该发明授权一种图像编码方法和设备，及存储介质是由韩冰;戈志伟;徐夙龙设计研发完成，并于2021-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像编码方法和设备，及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种图像编码方法和设备，及存储介质，图像编码设备利用第一训练数据训练初始特征提取模型，获得目标特征提取模型；利用第二训练数据训练初始聚类模型，获得第一聚类模型；根据目标特征提取模型和第一聚类模型对图像数据进行图像编码处理，获得图像数据对应的编码后数据。

本发明授权一种图像编码方法和设备，及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像编码方法，所述方法应用于电商场景的图片识别下，其特征在于，所述方法包括： 利用第一训练数据训练初始特征提取模型，获得目标特征提取模型； 利用第二训练数据训练初始聚类模型，获得第一聚类模型；其中，所述初始聚类模型为乘积量化模型； 根据所述目标特征提取模型对图像数据进行特征提取处理，获得所述图像数据对应的特征信息； 根据所述第一聚类模型对所述特征信息进行聚类处理，获得所述图像数据对应的初始编码后数据； 根据第二聚类模型生成所述初始编码后数据对应的聚类编号； 根据所述初始编码后数据和所述聚类编号生成所述图像数据对应的编码后数据； 其中，所述利用第一训练数据训练初始特征提取模型，获得目标特征提取模型，包括： 根据第一部分卷积层对所述第一训练数据进行卷积处理，获得所述第一训练数据对应的第一信息； 根据第一池化层对所述第一信息进行池化处理，获得所述第一训练数据对应的第一特征图；所述第一池化层为平均池化层； 根据第二部分卷积层对所述第一特征图进行卷积处理，获得所述第一训练数据对应的第二信息； 根据第二池化层对所述第二信息进行池化处理，获得所述第一训练数据对应的第二特征图；所述第二池化层为平均池化层； 根据第三部分卷积层对所述第二特征图进行卷积处理，获得所述第一训练数据对应的第三信息； 根据第三池化层对所述第三信息进行池化处理，获得所述第一训练数据对应的第三特征图；其中，所述第三池化层为全局池化层； 计算所述第一特征图对应的第一互信息损失度、所述第二特征图对应的第二互信息损失度以及所述第三特征图对应的第三互信息损失度；所述第一互信息损失度、所述第二互信息损失度以及所述第三互信息损失度分别表征经过特征提取处理的所述第一特征图、所述第二特征图以及所述第三特征图相对于输入图像的信息损失程度； 根据所述第一互信息损失度、所述第二互信息损失度以及所述第三互信息损失度计算梯度信息； 根据所述梯度信息更新所述初始特征提取模型，获得所述目标特征提取模型。

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