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龙图腾网获悉南方科技大学申请的专利压缩矩阵拆分设计方法、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：CN113888659B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202111155289.0，技术领域涉及：G06T9/00；该发明授权压缩矩阵拆分设计方法、装置、设备及存储介质是由郝祁;马睿设计研发完成，并于2021-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本压缩矩阵拆分设计方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种压缩矩阵拆分设计方法、系统、设备及存储介质，属于图像压缩领域。通过获取图片数据，生成第一参数矩阵和第二参数矩阵；根据图片数据、第一参数矩阵和第二参数矩阵，生成过程矩阵；通过预设的深度频域神经网络对过程矩阵进行处理，生成修正数据；获取收敛值，并根据修正数据和收敛值执行以下步骤之一：若修正数据大于等于收敛值，则通过深度频域神经网络处理，生成更新后的第一参数矩阵和更新后的第二参数矩阵并跳转至数据获取步骤；或者，若修正数据小于收敛值，则通过克罗内克积运算，计算当前的第一参数矩阵和第二参数矩阵，以生成压缩矩阵。有效地提供了一种可以对不同的压缩数据进行针对性设计的压缩矩阵设计方案。

本发明授权压缩矩阵拆分设计方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种压缩矩阵拆分设计方法，其特征在于，包括： 获取图片数据； 获取所述图片数据的初始行数与初始列数； 根据所述初始行数，生成列数与所述初始行数相同的第一参数矩阵； 根据所述初始列数，生成行数与所述初始列数相同的第二参数矩阵； 数据获取步骤：将所述第二参数矩阵与所述图片数据做矩阵乘法，得到计算矩阵；将所述第一参数矩阵与所述计算矩阵做矩阵乘法，生成过程矩阵； 获取所述过程矩阵，并通过预设的深度频域神经网络对所述过程矩阵进行处理，生成修正数据； 获取收敛值，并根据所述修正数据和所述收敛值执行以下步骤之一： 若所述修正数据大于等于所述收敛值，则通过所述深度频域神经网络进行反向更新操作，生成参数改变矩阵；获取所述参数改变矩阵和当前的第一参数矩阵和当前的第二参数矩阵，并根据所述参数改变矩阵和所述当前的第一参数矩阵和所述当前的第二参数矩阵生成更新后的第一参数矩阵和更新后的第二参数矩阵并跳转至所述数据获取步骤； 或者， 若所述修正数据小于所述收敛值，则获取所述第一参数矩阵和所述第二参数矩阵；对所述第二参数矩阵进行转置处理，得到第三参数矩阵；对所述第三参数矩阵和第一参数矩阵进行克罗内克积运算，生成压缩矩阵。

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