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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利基于卷积网络框架的旋转等变约束松弛化方法及装置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：CN119783751B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411816078.0，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权基于卷积网络框架的旋转等变约束松弛化方法及装置是由白雨璐;谢琦;符佳宏;孟德宇设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卷积网络框架的旋转等变约束松弛化方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于卷积网络框架的旋转等变约束松弛化方法及装置，该方法包括：设置超参数，基于超参数将原始图像对处理为训练图像对，构成训练图像集；基于图像的旋转等变特性设计松弛化旋转等变约束卷积层；用松弛化旋转等变约束卷积层替换深度学习网络模型的卷积层，以构建旋转等变松弛化网络；利用训练图像集迭代训练旋转等变松弛化网络直至达到停止条件，得到训练后的旋转等变松弛化网络；将退化图像输入训练后的旋转等变松弛化网络得到恢复图像。解决了现有的深度学习网络模型对非完美对称图像的适用性不高的问题，具有优异的泛化能力和应用潜力。

本发明授权基于卷积网络框架的旋转等变约束松弛化方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积网络框架的旋转等变约束松弛化方法，其特征在于，包括： 设置超参数，基于所述超参数将原始图像对处理为训练图像对，构成训练图像集；其中，所述基于所述超参数将原始图像对处理为训练图像对，包括：根据所述超参数分别旋转所述原始图像对中的原始图像；其中，所述原始图像对包括退化图像及其对应的真值图像；分别将旋转前后的所述退化图像与所述真值图像进行拼接得到拼接退化图像与拼接真值图像，构成所述训练图像对； 基于图像的旋转等变特性设计松弛化旋转等变约束卷积层；其中，所述松弛化旋转等变约束卷积层的正则项，如下： 式中，Llayer表示所述松弛化旋转等变约束卷积层中计算的正则项，表示卷积映射，表示在中随机选取角度的旋转矩阵，F表示经过卷积映射后得到的特征空间，表示旋转及通道位移操作，X表示输入图像，R表示旋转操作的作用空间，即输入图像域； 用所述松弛化旋转等变约束卷积层替换深度学习网络模型的卷积层，以构建旋转等变松弛化网络； 利用所述训练图像集迭代训练所述旋转等变松弛化网络直至达到停止条件，得到训练后的所述旋转等变松弛化网络； 将退化图像输入训练后的所述旋转等变松弛化网络得到恢复图像。

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