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龙图腾网获悉浙江舜宇智能光学技术有限公司申请的专利基于消除TOF多路径的神经网络模型的压缩方法和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：CN116432694B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202111653134.X，技术领域涉及：G06N3/042；该发明授权基于消除TOF多路径的神经网络模型的压缩方法和装置是由金瑞;李楠;李健;孙佳睿设计研发完成，并于2021-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于消除TOF多路径的神经网络模型的压缩方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及基于消除TOF多路径的神经网络模型的压缩方法，该方法包括：获得TOF装置采集的目标的TOF数据，所述TOF数据包括原始数据和置信度图数据；对原始数据进行数据预处理，得到去除系统误差后的原始数据；根据目标的真值数据、去除系统误差后的原始数据和置信度图数据对预设的神经网络模型进行神经网络训练，获得第一神经网络模型；根据真值数据、去除系统误差后的原始数据和置信度图数据，通过知识蒸馏压缩算法对第一神经网络模型进行压缩，获得第二神经网络模型。根据本申请提供的方案，可降低或者消除TOF相机的多路径现象造成的影响，有利于提升TOF相机获取深度数据或点云数据的精准度，并且可以满足移动端部署的需求。

本发明授权基于消除TOF多路径的神经网络模型的压缩方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于消除TOF多路径的神经网络模型的压缩方法，其包括： 获得TOF装置采集的目标的TOF数据，所述TOF数据包括原始数据和置信度图数据； 对所述原始数据进行数据预处理，得到去除系统误差后的原始数据； 根据目标的真值数据、所述去除系统误差后的原始数据和所述置信度图数据对预设的神经网络模型进行神经网络训练，获得第一神经网络模型； 根据所述真值数据、所述去除系统误差后的原始数据和所述置信度图数据，通过知识蒸馏压缩算法对所述第一神经网络模型进行压缩，获得第二神经网络模型； 其中，对预设的神经网络模型进行神经网络训练所使用的第一目标函数是基于所述真值数据、所述去除系统误差后的原始数据和所述置信度图数据的目标函数；在所述预设的神经网络模型为GAN网络时，所述第一目标函数为： Ltotal＝Lcgan+λL1LL1+λTVLTV 其中， GAN网络包含生成器网络G和判别器网络D； Ltotal是GAN网络总的目标函数 Lcgan是D网络的目标函数； LL1＝Ex,y[||y-Gx||1] LTV＝FIR,confidence E代表数据集， Ex代表这个数据集是由x组成；x表示TOF的数据，包括去除系统误差后的原始数据和置信度图数据confidence数据，x代表生成器网络G的输入数据； Ey代表这个数据集是由y组成；y包括真值数据； Ex,y代表这个数据集是由x,y组成； LL1代表一阶范数，||||1表示取一阶范数； LTV代表平滑项，其由IR图和confidence图进行非线性变换求得，F表示非线性变换；其中IR图为去除系统误差后的原始数据Correct_RAW计算得到。

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