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龙图腾网获悉北京计算机技术及应用研究所申请的专利一种基于量子随机行走算法的图像分类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：CN116403036B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202310343586.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于量子随机行走算法的图像分类方法是由刘晏伶;刘朋杰;时若曦;王浩枫;张悦枫;高彤设计研发完成，并于2023-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于量子随机行走算法的图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于量子随机行走算法的图像分类方法，属于图像识别领域。本发明使用量子随机行走算法对图像进行色域压缩，使图像的RGB值收敛到指定五种颜色，并保留最基本的信息，作为数据集用于训练图像分类和语义分割模型，并最终用于引擎完成推理。本发明使用的色域压缩方法基于量子随机行走算法，具有高度并行计算的优势，大幅减少了计算量。本发明使用的色域压缩方法用于处理深度学习分类模型的训练集、验证集及测试集，可以在保留基本信息的前提下减少计算量，提升推理效率。

本发明授权一种基于量子随机行走算法的图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于量子随机行走算法的图像分类方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： 首先，基于指定的sink值和H矩阵参数，使用基于量子随机行走的色域压缩方法对数据集进行批量化处理； 其次，使用经色域压缩后的数据集对深度学习分类模型进行训练； 最后，加载训练完成的网络参数，对经过量子随机行走算法进行色域压缩后的测试集进行推理，即输出图像中的目标物类别； 其中， 基于量子随机行走的色域压缩方法具体包括如下步骤： S1、建立基于R、G、B三个维度的颜色立方空间，在各个维度上对R、G、B值分别实现16:1的压缩，即将R、G、B值分别除以16后取整，将2563种颜色压缩到163种颜色； S2、将三维的颜色立方空间映射到二维的H矩阵，即将每种颜色的RGB值按B+16×G+16×R的公式编码，将大小为163的三维立方体映射到1632的H矩阵； S3、用户输入图像收敛的sink值的数量和各sink值对应的RGB值； S4、用户根据指定的sink值，指定H矩阵中的参数Bh、C和经典随机行走中的参数Csink；H矩阵中，主对角线参数值Bh为波导中的传播常数，C为不同波导之间的耦合系数，Csink代表经典行走中Lij项的值； S5、对图像进行逐像素值处理，对于每一个像素的RGB值进行编码，假设指定sink值个数为n，生成长度为163+n×100、像素原始RGB编码值序号对应位置为1、其余位置为0的one-hot向量OH； S6、设置算法参数； S7、执行量子行走迭代算法AL； S8、完成量子行走迭代算法AL后，统计不同sink值对应的区间内的概率数值分布之和，获得初始输入像素值对应的概率值最高的sink值； S9、得出图像中每个像素的收敛结果i，并根据映射公式R＝iN2，G＝iN％N，B＝i％N得到每个像素值收敛后对应的RGB值，即得到色域压缩后的图像； 量子随机行走过程用Lindblad方程来模拟和描述： Lindblad方程由量子随机行走和经典随机行走两部分组成，其中ρ反映所有节点的概率分布，ω来调控量子和经典二种随机行走在混合随机行走中的比例；等式右边第一项i代表复平面的虚部，H是哈密顿矩阵，代表量子行走，[H,ρ]表示算子H作用于ρ；等式右边其余项代表纯经典随机行走，能促使光子直接“跳跃”到能量低谷sink，其中Lij对应从节点i到节点j的连接，表示Lij的共轭，不需要互相对称，即通过Lindblad非相干项用来模拟单向边， 量子随机行走在一定的演化时间后，得到稳定的概率分布结果。

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