中国科学技术大学陈志波获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利基于提示学习的面向机器的图像编码方法与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：CN119011855B 。
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：202410926536.X，技术领域涉及：H04N19/42；该发明授权基于提示学习的面向机器的图像编码方法与系统是由陈志波;冯若愚;金鑫设计研发完成，并于2024-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于提示学习的面向机器的图像编码方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于提示学习的面向机器的图像编码方法与系统，能够提取用于机器智能任务的泛化特征，该特征能够支持多种甚至未来可能出现的各种机器视觉任务，应用范围广泛，具有较强的实际应用价值；并且，设计的压缩提示可以适用于不同的任务，因此具备较强的灵活性和针对性，并且能够获得比多数传统图像编码方法更高的编码效率；此外，在需要边缘设备‑云端合作的实际应用场景下，能够灵活调配计算资源，将智能任务分析过程中特征提取的模块转移到边缘设备完成，从而大大提高云端智能分析的执行效率。
本发明授权基于提示学习的面向机器的图像编码方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于提示学习的面向机器的图像编码方法，其特征在于，包括： 在编码端，将从输入图像中提取出的泛化特征，结合当前任务对应的压缩提示进行具有信息选择特性的压缩编码，输出编码码流； 在解码端，将从编码码流中解码出的重建特征，结合当前任务进行特征变换，输出适用于当前任务的调制任务特征； 所述解码端包括：特征解码器与任务分析模块； 所述特征解码器，用于从编码码流中解码出的重建特征； 所述任务分析模块包含多组变换层与任务提示层，第一组中的变换层输入重建特征，输出任务特征至第一组中的任务提示层，任务提示层对任务特征进行迁移后输入至第二组中的变换层，由第二组中的变换层继续进行变换获得任务特征；最终，由最终一组中的任务提示层，输出适用于当前任务的调制任务特征。
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