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龙图腾网获悉上海大学;上海文广科技(集团)有限公司申请的专利人眼视觉和机器视觉协同的图像特征压缩和解压缩方法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：CN116366863B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310207420.6，技术领域涉及：H04N19/42；该发明授权人眼视觉和机器视觉协同的图像特征压缩和解压缩方法是由安平;吴颖;王嶺;徐巧勇;黄琨强设计研发完成，并于2023-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本人眼视觉和机器视觉协同的图像特征压缩和解压缩方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种人眼视觉和机器视觉协同的图像特征压缩和解压缩方法，在编码端，生成具有任务先验信息的重要性掩码图并加入到图像特征提取器的局部通道中后，获得紧凑基础特征；将紧凑基础特征中具有任务先验信息的局部通道特征进行多尺度融合，获得紧凑辅助特征；基于紧凑基础特征和紧凑辅助特征，获得压缩传输的码流，完成图像特征压缩。在解码端，将紧凑量化基础特征进行重构解码，获得面向人眼视觉的重构图像；将紧凑量化基础特征与紧凑量化辅助特征进行融合，得到面向视觉任务的紧凑量化双流特征；将紧凑量化双流特征与视觉任务所需特征进行对齐训练，获得紧凑量化双流转换特征，完成任务解码。本发明在实际应用中更具灵活性。

本发明授权人眼视觉和机器视觉协同的图像特征压缩和解压缩方法在权利要求书中公布了：1.一种人眼视觉和机器视觉协同的图像特征压缩方法，其特征在于，包括： 在编码端： 加载机器视觉的通用骨干网络的预训练网络参数，输入原始图像，对输出的多通道任务通用深度特征按照通道维度进行平均运算，得到与原始图像分辨率相同的单通道二值二维图像，即作为任务先验信息的重要性掩码图； 将所述重要性掩码图加入到图像特征提取器局部通道中后，利用所述图像特征提取器获得紧凑基础特征，所述紧凑基础特征包括具有任务先验信息的局部通道特征和不具有任务先验信息的局部通道特征； 将所述具有任务先验信息的局部通道特征进行多尺度融合，获得紧凑辅助特征； 建立熵模型，利用所述熵模型分别对所述紧凑基础特征和所述紧凑辅助特征进行量化，获得紧凑量化基础特征和紧凑量化辅助特征，即为紧凑量化双流特征；对所述紧凑量化双流特征通过熵模型进行高斯概率码率估计，获得码率估计值；基于所述码率估计值对所述紧凑量化双流特征进行熵编码，获得压缩传输的码流，完成人眼视觉和机器视觉协同的图像特征压缩。

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