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龙图腾网获悉中国电信股份有限公司上海研究院;中国电信股份有限公司申请的专利编解码模型的训练方法及装置和图像处理方法及装置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：CN119052511B 。

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：202310612480.6，技术领域涉及：H04N19/70；该发明授权编解码模型的训练方法及装置和图像处理方法及装置是由薛俊达;王慧芬;张园设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本编解码模型的训练方法及装置和图像处理方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种编解码模型的训练方法及装置、图像处理方法及装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：将训练样本图像输入至编解码模型，获得编码码流和解码特征；将解码特征输入机器视觉任务网络，获得骨干网络输出的第一特征信息，并将训练样本图像输入机器视觉任务网络，获得骨干网络输出的第二特征信息；根据第一特征信息、第二特征信息、编码码流、解码特征、训练样本图像和目标损失函数对编解码模型进行迭代训练，得到训练后的编解码模型；目标损失函数包含用于表征第一特征信息和第二特征信息的差异的任务特征损失函数。采用本方法得到的编解码模型处理图像后能够提高机器视觉任务执行准确度。

本发明授权编解码模型的训练方法及装置和图像处理方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种编解码模型的训练方法，其特征在于，所述编解码模型包括编码器和解码器，所述方法包括： 将训练样本图像输入至所述编解码模型，获得编码码流和所述编码码流的解码特征； 将所述解码特征输入至机器视觉任务网络，获得所述机器视觉任务网络中的骨干网络输出的第一特征信息，并将所述训练样本图像输入至所述机器视觉任务网络，获得所述骨干网络输出的第二特征信息； 根据所述第一特征信息、所述第二特征信息、所述编码码流、所述解码特征、所述训练样本图像和目标损失函数对所述编解码模型进行迭代训练，直至达到训练结束条件得到训练后的编解码模型；所述目标损失函数包含任务特征损失函数和编解码模型损失函数，所述任务特征损失函数用于表征所述第一特征信息和所述第二特征信息的差异； 所述编解码模型损失函数包括编码码流损失函数和解码特征损失函数；所述根据所述第一特征信息、所述第二特征信息、所述编码码流、所述解码特征、所述训练样本图像和目标损失函数对所述编解码模型进行迭代训练，直至达到训练结束条件得到训练后的编解码模型，包括：根据所述第一特征信息、所述第二特征信息和所述任务特征损失函数，计算任务特征损失值；根据所述编码码流、所述训练样本图像和所述编码码流损失函数，计算编码码流损失值；根据所述解码特征、所述训练样本图像和所述解码特征损失函数，计算解码特征损失值；将所述任务特征损失值、所述编码码流损失值和所述解码特征损失值进行加权求和，得到总损失值；根据所述总损失值对所述编解码模型进行迭代训练，直至达到训练结束条件得到训练后的编解码模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国电信股份有限公司上海研究院;中国电信股份有限公司，其通讯地址为：200135 上海市浦东新区中国(上海)自由贸易试验区金松路88号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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