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龙图腾网获悉深圳淇诺科技有限公司申请的专利一种基于实时图像处理的视觉优化处理方法和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：CN120634893B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511124476.0，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种基于实时图像处理的视觉优化处理方法和系统是由杨昊霖;黄进昌设计研发完成，并于2025-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于实时图像处理的视觉优化处理方法和系统在说明书摘要公布了：本申请涉及图像处理技术，公开了一种基于实时图像处理的视觉优化处理方法和系统，包括：基于摄像头实时采集图像数据，并进行图像预处理；对预处理后的图像进行多模态特征提取，以及使用预训练的机器学习模型，对图像进行深度特征提取；将提取的多模态特征和深度学习特征进行融合，并通过特征选择算法，对融合特征进行筛选；运用聚类算法对筛选后的特征进行聚类分析；根据特征分析的结果，制定针对不同特征类型和特征值范围的视觉优化规则；根据视觉优化规则，对图像进行视觉优化处理，生成优化后的实时图像。本申请还公开一种控制装置和计算机可读存储介质。本申请旨在对实时图像进行视觉优化处理，以提高处理的灵活性和图像质量。

本发明授权一种基于实时图像处理的视觉优化处理方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于实时图像处理的视觉优化处理方法，其特征在于，包括： 基于摄像头实时采集图像数据，并进行图像预处理； 对预处理后的图像进行多模态特征提取，以及使用预训练的机器学习模型，对图像进行深度特征提取；其中，多模态特征包括颜色特征、纹理特征和形状特征；机器学习模型基于元学习设计有动态的特征提取架构，以根据图像分辨率和或复杂度的不同，动态调整模型的网络参数； 将提取的多模态特征和深度特征进行融合，并通过特征选择算法，对融合特征进行筛选；其中，在多模态特征提取的早期阶段，将颜色特征和纹理特征进行融合，且在中期阶段，将形状特征与已融合的颜色‑纹理特征进行融合；在机器学习模型进行深度特征提取的浅层阶段，将浅层深度特征与多模态特征中的颜色特征进行融合；在机器学习模型进行深度特征提取的中层阶段，将中层深度特征与多模态特征中已融合的颜色‑纹理‑形状特征进行融合；在完成不同特征提取阶段的一次融合后，将所有一次融合后得到的特征进行二次融合； 运用聚类算法对筛选后的特征进行聚类分析；其中，在对当前图像的特征进行初步聚类，得到初始的聚类结果后，在初始的聚类结果的基础上，执行动态聚类算法；所述动态聚类算法用于根据物体在之前图像和当前图像之间的动态变化情况，调整聚类结果，包括根据物体的动态变化情况，调整聚类中心的位置； 根据特征聚类分析的结果，制定针对不同特征类型和特征值范围的视觉优化规则； 根据视觉优化规则，对图像进行视觉优化处理，生成优化后的实时图像。

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