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龙图腾网获悉苏州科达科技股份有限公司申请的专利模型优化方法、图像处理方法、系统、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：CN116363482B 。

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：202310335535.3，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权模型优化方法、图像处理方法、系统、设备及存储介质是由韩亚茹;满志朋;杨冬梅;董文菲设计研发完成，并于2023-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型优化方法、图像处理方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种模型优化方法、图像处理方法、系统、设备及存储介质，该方法包括：对量化前图像处理模型进行量化，得到第一量化后图像处理模型；将优化用图像分别输入量化前图像处理模型和第一量化后图像处理模型，分别得到第一图像特征和第二图像特征；计算各个层级的量化精度；确定量化前图像处理模型中待优化的层级；将待优化的层级的参数进行放大处理，得到备用重构后图像处理模型；在备用重构后图像处理模型中待优化的层级的输出位置处增加输出特征调整层，得到重构后图像处理模型；对重构后图像处理模型进行量化，得到第二量化后图像处理模型。通过采用本申请，通过量化可提高模型处理图像的效率，提高了量化后模型的图像处理精度。

本发明授权模型优化方法、图像处理方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型优化方法，其特征在于，包括如下步骤： 对量化前图像处理模型进行量化，得到第一量化后图像处理模型； 将优化用图像分别输入所述量化前图像处理模型和所述第一量化后图像处理模型，分别得到所述量化前图像处理模型的各个层级输出的第一图像特征和所述第一量化后图像处理模型的各个层级输出的第二图像特征； 基于所述第一图像特征和所对应的所述第二图像特征，计算所述第一量化后图像处理模型的各个层级的量化精度； 根据所述第一量化后图像处理模型的各个层级的量化精度以及所述量化前图像处理模型的权重参数分布，确定所述量化前图像处理模型中待优化的层级，包括：基于所述量化前图像处理模型的权重参数分布得到所述量化前图像处理模型中各个层级的权重标准差；建立所述量化前图像处理模型中层级的权重标准差与量化精度之间的映射曲线；根据设定的量化精度阈值和所述映射曲线，确定所述量化精度阈值所对应的权重标准差基准值；将所述量化前图像处理模型中权重标准差小于所述权重标准差基准值的层级作为待优化的层级； 将所述量化前处理模型中待优化的层级的参数进行放大处理，得到备用重构后图像处理模型； 在所述备用重构后图像处理模型中待优化的层级的输出位置处增加输出特征调整层，所述输出特征调整层用于将所对应的待优化的层级的输出特征缩小来保证最终该层级经过调整后的输出特征与所述量化前图像处理模型中该层级的输出特征一致，得到重构后图像处理模型； 对所述重构后图像处理模型进行量化，得到第二量化后图像处理模型。

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