清华大学秦志金获国家专利权
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龙图腾网获悉清华大学申请的专利面向卫星通信的深度学习渐进式乱序传输图像压缩方法及设备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：CN120711154B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202511141499.2，技术领域涉及：H04N7/22；该发明授权面向卫星通信的深度学习渐进式乱序传输图像压缩方法及设备是由秦志金;曹昊设计研发完成，并于2025-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本面向卫星通信的深度学习渐进式乱序传输图像压缩方法及设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种面向卫星通信的深度学习渐进式乱序传输图像压缩方法及设备，涉及图像压缩领域。包括：发送端提取原始图像的潜在特征，以得到发送端潜在特征量化表示和对应的发送端超先验特征编码量化表示、发送端超先验特征解码量化表示；对发送端超先验特征编码量化表示进行编码得到超先验特征比特流并发送给接收端；对发送端超先验特征解码量化表示进行处理得到发送端上下文参数，并根据发送端上下文参数生成发送端潜在特征量化表示的方差；至少根据发送端上下文参数得到发送端潜在特征量化表示的均值；根据方差和均值对发送端潜在特征量化表示进行编码得到潜在特征比特流并发送至接收端，以实现图像数据的乱序传输。
本发明授权面向卫星通信的深度学习渐进式乱序传输图像压缩方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种面向卫星通信的深度学习渐进式乱序传输图像压缩方法，其特征在于，所述方法包括： 语义通信系统中的发送端通过编码器提取原始图像的潜在特征，以得到发送端潜在特征量化表示和对应的发送端超先验特征编码量化表示、发送端超先验特征解码量化表示； 所述发送端通过第一算术编码器对所述发送端超先验特征编码量化表示进行编码，得到超先验特征比特流，将所述超先验特征比特流发送给所述语义通信系统中的接收端； 所述发送端通过第一合成变换模块对所述发送端超先验特征解码量化表示进行处理，得到发送端上下文参数，并根据所述发送端上下文参数生成所述发送端潜在特征量化表示的方差； 所述发送端至少根据所述发送端上下文参数，通过第一熵模型得到所述发送端潜在特征量化表示的均值； 所述发送端根据所述发送端潜在特征量化表示的方差和均值，通过第二算术编码器对所述发送端潜在特征量化表示进行编码，得到潜在特征比特流，将所述潜在特征比特流发送至所述接收端。
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