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龙图腾网获悉福建天泉教育科技有限公司申请的专利一种基于泛洪广播式GNN网络的实时图采样方法及终端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：CN118710494B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202410817072.9，技术领域涉及：G06T3/4038；该发明授权一种基于泛洪广播式GNN网络的实时图采样方法及终端是由刘德建;余学春;陈宏;迟长燕设计研发完成，并于2024-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于泛洪广播式GNN网络的实时图采样方法及终端在说明书摘要公布了：本发明提供的一种基于泛洪广播式GNN网络的实时图采样方法及终端，包括实时输入动态图像至GNN网络，并进行初始泛洪广播得到初始泛洪数据；对初始泛洪数据进行二次泛洪广播得到二次泛洪数据；对二次泛洪数据中与初始泛洪数据相同的数据进行邻居采样、不同的数据返回步骤S2重新进行二次泛洪广播，并分别存储至不同的集合中；重复上述步骤直至动态图像输入完毕后将各集合中的数据按照时间戳进行拼接，输出采样结果。本发明有效实现了实时动态图像精准采样目的。

本发明授权一种基于泛洪广播式GNN网络的实时图采样方法及终端在权利要求书中公布了：1.一种基于泛洪广播式GNN网络的实时图采样方法，其特征在于，包括步骤： S1、实时输入动态图像至GNN网络，并进行初始泛洪广播得到初始泛洪数据； S2、对所述初始泛洪数据进行二次泛洪广播得到二次泛洪数据； S3、对所述二次泛洪数据中与所述初始泛洪数据相同的数据进行邻居采样、不同的数据返回步骤S2重新进行所述二次泛洪广播，并分别存储至不同的集合中； S4、重复步骤S3直至所述动态图像输入完毕后将各集合中的数据按照时间戳进行拼接，输出采样结果； 所述步骤S1具体为： S11、搭建GNN网络系统，并将动态图像实时输入到所述GNN网络系统中，采用开源GraphLearn平台通过广播泛洪机制对所述动态图像的每个像素自动进行初始泛洪广播； S12、所述GNN网络系统中的每个节点内容经其他节点确认后，保存每个像素进行所述初始泛洪广播后得到的初始泛洪数据至集合S0中，并依次打上时间戳，所述初始泛洪数据包括像素横纵坐标和颜色数据信息至中； 所述步骤S2具体为： S21、根据所述动态图像的变换速率，预设间隔时间； S22、当所述预设间隔时间达到时，进行所述动态图像的二次泛洪广播，得到二次泛洪数据； S23、将所述二次泛洪数据中每个像素的像素横纵坐标与颜色数据信息与集合S0中的每个像素的像素横纵坐标与颜色数据信息依次进行比较，若两者一致则将该像素的所述二次泛洪数据存储至集合S1中并打上时间戳，若两者不一致则将该像素的所述二次泛洪数据存储至集合U1中并打上时间戳； 所述步骤S3具体为： S31、对集合S1中的数据对应的像素通过所述GNN网络系统的GraphSge模型进行邻居采样，并将采样得到的数据与集合S1中的数据进行对比，若相同则丢弃集合S1中的相同的数据，并存储至集合S2中并打上时间戳，若不相同则存储至U2中并打上时间戳； 其中定义采样层为n、每层所述采样层最多采样m个邻居、初始节点采样数为，得到num_neighbors=[n,m]和input_nodes=torch.Tensor，n和m均为正整数； S32、对集合U1中的数据对应的像素再次进行所述二次泛洪广播，并将泛洪广播后的数据与集合U1中的数据进行对比，若相同则存储至集合S2中并打上时间戳，若不相同则存储至集合U2中并打上时间戳。

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