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龙图腾网获悉深圳职业技术大学申请的专利基于边缘计算的深度学习网络模型的图像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：CN119273531B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202411098214.7，技术领域涉及：G06T1/40；该发明授权基于边缘计算的深度学习网络模型的图像处理方法及系统是由文奴;周莹;樊勇;王彦坤设计研发完成，并于2024-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于边缘计算的深度学习网络模型的图像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边缘计算的深度学习网络模型的图像处理方法及系统，所述方法包括：获取原始深度学习网络模型，对所述原始深度学习网络模型进行矢量转换处理以及行向量计算处理，得到第一优化结果；对所述第一优化结果进行量化加速处理，得到第二优化结果；对所述第二优化结果进行间接缓冲区构建处理，得到第三优化结果；根据所述第三优化结果对所述原始深度学习网络模型进行深度学习框架重构处理，得到目标深度神经网络模型；获取目标图像数据，并将所述目标图像数据输入至所述目标深度神经网络模型，输出目标图像解析结果。本发明能够加速部署在边缘端的深度学习网络模型，以提高图像数据在边缘端的处理效率以及准确性。

本发明授权基于边缘计算的深度学习网络模型的图像处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘计算的深度学习网络模型的图像处理方法，其特征在于，所述基于边缘计算的深度学习网络模型的图像处理方法包括： 获取原始深度学习网络模型以及目标三维数据，并将所述目标三维数据输入至所述原始深度学习网络模型； 获取图像向量化函数，并采用并行计算设备架构编程对所述图像向量化函数进行重写处理，用GPU编程的策略和思想，包括矩阵乘法的逻辑和对应函数方法，得到重写图像向量化函数； 根据所述重写图像向量化函数对输入所述原始深度学习网络模型中的目标三维数据进行矢量转换处理，得到目标二维矩阵； 采用通用矩阵乘法优化策略对所述目标二维矩阵进行行向量计算处理，得到第一优化结果； 获取量化神经网络包，并根据所述量化神经网络包构建微内核基元，在量化神经网络包中，调整微内核基元的实现，虚拟地执行图像向量化变换； 采用高性能矩阵乘法根据所述微内核基元对所述第一优化结果进行量化加速处理，得到第二优化结果； 获取所述原始深度学习网络模型的输入缓冲区，并采用间接卷积算法根据所述输入缓冲区构建得到间接缓冲区； 采用指针模拟方法根据所述间接缓冲区对所述第二优化结果进行访存模拟处理，得到第三优化结果； 在空间卷积时的空间补零位置，采用间接指针指向该空间补零位置，解决内存地址指向计算复杂的问题； 获取深度学习推理参数，根据所述深度学习推理参数对所述第三优化结果进行矩阵矢量化处理，得到矢量化结果，其中，所述深度学习推理参数包括工作空间大小、输入图像矩阵格式以及量化浮点操作； 根据所述并行计算设备架构编程对所述矢量化结果进行深度学习框架重构处理，得到目标深度神经网络框架； 获取目标图像数据，并将所述目标图像数据输入至所述目标深度神经网络模型，输出目标图像解析结果。

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