上海码极客人工智能科技有限公司汪政获国家专利权
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龙图腾网获悉上海码极客人工智能科技有限公司申请的专利可直接基于预训练模型的视觉运动预测加速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：CN120029162B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510510837.9，技术领域涉及：G05B19/05；该发明授权可直接基于预训练模型的视觉运动预测加速方法及系统是由汪政;吴桐澍;申恒涛设计研发完成，并于2025-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本可直接基于预训练模型的视觉运动预测加速方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能领域，公开了可直接基于预训练模型的视觉运动预测加速方法及系统，包括：基于UNet，对输入的信号进行去噪处理，所述UNet包括编码器、中间块、解码器；计算编码器在相邻去噪步骤间的输出特征的特征差异；根据所述特征差异，判断当前去噪步骤是否为非关键步、关键步；将最近关键步的编码器特征和中间块特征，作为后续非关键步的解码器块的输入，得到噪声预测特征。提出了一种无需重新训练的新方法——快速策略，它可以被视为学习视觉运动机器人控制的扩散策略的强大且加速的替代方案，与现有加速方法的比较结果表明，快速策略在视觉运动推理速度上具有最高成功率，证明了其有效性和优越性。
本发明授权可直接基于预训练模型的视觉运动预测加速方法及系统在权利要求书中公布了：1.可直接基于预训练模型的视觉运动预测加速方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于一维UNet，对输入的信号进行去噪处理，所述UNet包括编码器、中间块、解码器； 计算编码器在相邻去噪步骤间的输出特征的特征差异； 根据所述特征差异，判断当前去噪步骤是否为非关键步、关键步，具体为： 第一个去噪步骤为关键步骤，之后的去噪步骤的判断方式如下： 通过傅立叶变换将解码器输出特征映射到频域，计算频谱能量E，公式为： 其中F·表示分量振幅，u,v表示频谱图中的位置； 构建评分函数： 其中，s1,s2为跳跃连接特征，b为中间模块输出特征；n表示第n个去噪步骤区间，M表示对应去噪步骤区间输出特征的均方误差，T代表不同任务，w为权重； 设定关键步数量； 根据所述设定关键步数量，选择得分最高的步骤区间对应的步骤作为关键步，其他为非关键步； 将最近关键步的编码器特征和中间块特征，作为后续非关键步的解码器块的输入，得到噪声预测特征。
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