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龙图腾网获悉北京安联通科技有限公司;杨桢申请的专利一种基于动态重配置处理的远程视频处理方法及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：CN121121431B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511657308.8，技术领域涉及：G06V10/94；该发明授权一种基于动态重配置处理的远程视频处理方法及系统是由杨桢设计研发完成，并于2025-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态重配置处理的远程视频处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动态重配置处理的远程视频处理方法及系统，涉及视频处理技术领域，包括：对远程视频进行视频参数解析，并结合应用场景类型，从预设的视频配置库中匹配对应的视频处理模板；采集实时网络带宽，将对应的视频处理模板划分为若干个时空切片，并结合预训练的时空模型与物理引导特征，生成融合特征；构建特征交互网络，并结合启发式探索算法，评估融合特征间的协同关系强度，筛选出目标特征集与对应的协同关系；构建基于分层结构的动态重配置模型，并对视频处理模板进行重配置处理，生成视频处理策略。本发明通过引入启发式探索机制和分层动态重配置策略，实现了处理策略的自适应优化，进而提升了远程视频处理效率。

本发明授权一种基于动态重配置处理的远程视频处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于动态重配置处理的远程视频处理方法，其特征在于，该方法包括： S1、基于远程视频处理请求，对远程视频进行视频参数解析，并结合应用场景类型，从预设的视频配置库中匹配对应的视频处理模板； S2、采集实时网络带宽，将对应的视频处理模板划分为若干个时空切片，并结合预训练的时空模型与物理引导特征，生成融合特征； S3、根据生成的融合特征构建特征交互网络，并结合启发式探索算法，评估融合特征间的协同关系强度，筛选出目标特征集与对应的协同关系； S4、构建基于分层结构的动态重配置模型，并对视频处理模板进行重配置处理，生成视频处理策略，以进行远程视频处理； 所述S3包括： S31、将生成的融合特征作为图网络中的节点，根据节点间的时空邻近性与物理特征相似性建立初始边连接关系，并结合多维相似度融合机制对边权重进行动态加权，构建具备拓扑结构的动态特征交互网络；S32、在动态特征交互网络中引入探索节点，结合当前动态特征交互网络的拓扑结构与物理约束参数，生成启发式的探索信号，并将探索信号注入相应的节点，获取节点间的特征关联度；S33、结合节点的拓扑结构、相邻节点的特征关联度、探索信号及物理约束惩罚项，设计节点状态更新规则，并通过自适应学习率机制进行节点状态的更新；S34、根据节点状态的更新结果，评估节点间拓扑状态变化的同步性与对探索信号的响应强度，并基于评估结果对初始边连接关系进行调整，形成自演化的图网络；S35、依据形成的自演化图网络，构建多目标评分函数，对融合特征进行加权排序，并基于加权排序结果筛选出目标特征输出目标特征集与对应的协同关系； 所述S4包括： S41、基于筛选出的目标特征集与对应的协同关系，构建基于分层结构的动态重配置模型，所述分层结构包括决策层、调度层及执行层；S42、根据动态重配置模型与目标特征间的协同关系强度，识别目标关联特征组，并将目标关联特征组绑定为重配置模式，结合实时物理约束条件，构建带约束的优化问题；S43、依据预定义算子库，为每个目标特征匹配最优处理算子，并结合构建的优化问题，对最优处理算子进行组合求解，生成每个重配置模式的资源分配方案；S44、将资源分配方案注入对应的视频处理模板进行重配置处理，基于重配置处理结果生成视频处理策略，以进行远程视频处理。

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