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龙图腾网获悉合肥维信诺科技有限公司;昆山国显光电有限公司申请的专利显示面板补偿方法、装置、设备及存储介质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：CN115731863B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202211457154.4，技术领域涉及：G09G3/3208；该发明授权显示面板补偿方法、装置、设备及存储介质是由唐斐;金玟徹;朱修剑设计研发完成，并于2022-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本显示面板补偿方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种显示面板补偿方法、装置、设备及存储介质。显示面板补偿方法包括：获取显示面板在当前时刻的显示参数，显示参数包括显示面板的子像素在当前时刻的灰阶以及目标参数，目标参数包括显示面板在当前时刻的亮度挡位、刷新率、温度中的至少一者；将显示参数输入预先训练的神经网络模型中，得到子像素在当前时刻的当前衰退效率；根据当前衰退效率以及子像素的累计点亮时长，确定子像素的补偿值；基于补偿值补偿子像素的亮度。根据本申请实施例，有利于提高补偿效果。

本发明授权显示面板补偿方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种显示面板补偿方法，其特征在于，所述方法包括： 获取所述显示面板在当前时刻的显示参数，所述显示参数包括所述显示面板的子像素在所述当前时刻的灰阶以及目标参数，所述目标参数包括所述显示面板在所述当前时刻的亮度挡位、刷新率、温度中的至少一者； 将所述显示参数输入预先训练的神经网络模型中，得到所述子像素在所述当前时刻的当前衰退效率； 根据所述当前衰退效率以及所述子像素的累计点亮时长，确定所述子像素的补偿值； 基于所述补偿值补偿所述子像素的亮度； 在所述将所述显示参数输入预先训练的神经网络模型中，得到衰退效率之前，所述方法还包括： 获取训练样本集，所述训练样本集包括多个训练样本，每个所述训练样本包括灰阶、目标参数及所述训练样本中的子像素的实际衰退效率； 利用所述训练样本训练预设的神经网络模型，直至满足训练停止条件，得到训练后的神经网络模型； 所述训练样本集包括N*M1*M2*M3*M4个训练样本，其中，M1表示灰阶的数量，M2表示亮度挡位的数量，M3表示刷新率的数量，M4表示温度的数量，N表示子像素的数量，每个所述训练样本包括一个亮度衰减值，所述亮度衰减值为所述训练样本中子像素点亮第一时长后的亮度衰减值； 每个所述训练样本中子像素的实际衰退效率为所述训练样本中的亮度衰减值与N*M1*M2*M3*M4个亮度衰减值中最大的亮度衰减值的比值。

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