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龙图腾网获悉宁波康达凯能医疗科技有限公司申请的专利一种面向机器视觉的帧间图像编码率失真优化方法与系统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：CN118233638B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202410654063.2，技术领域涉及：H04N19/136；该发明授权一种面向机器视觉的帧间图像编码率失真优化方法与系统是由蒋先涛;柳云夏;郭咏梅;郭咏阳设计研发完成，并于2024-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向机器视觉的帧间图像编码率失真优化方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向机器视觉的帧间图像编码率失真优化方法与系统，涉及图像处理技术领域，包括步骤：提取当前视频帧原始图像以及相对应重建图像在各尺度下的特征图；根据原始图像与重建图像的特征图获取基于特征相似度的失真度量；根据原始图像与重建图像的点坐标像素值获取基于平方误差的失真度量；通过混合分别基于特征相似度、基于平方误差的失真度量，进行混合失真度量控制下的率失真优化。本发明通过将视频帧映射到特征空间并利用残差深度神经网络提取多尺度特征，能够更好地符合机器视觉系统对视频内容特征的敏感性，这不仅提高了编码效率，还确保了编码后的视频内容在机器处理时的关键特征得以保留，从而提升算法的性能和任务完成度。

本发明授权一种面向机器视觉的帧间图像编码率失真优化方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种面向机器视觉的帧间图像编码率失真优化方法，其特征在于，包括步骤： S1：提取当前视频帧原始图像以及相对应重建图像在各尺度下的特征图； S2：根据原始图像与重建图像的特征图获取基于特征相似度的失真度量； S3：根据原始图像与重建图像的点坐标像素值获取基于平方误差的失真度量； S4：通过混合分别基于特征相似度、基于平方误差的失真度量，进行混合失真度量控制下的率失真优化； 所述S1步骤中，特征图为从低级到高级，包含纹理、形状和语义信息的多层次特征信息，并通过残差神经网络进行特征图的提取，表示为如下公式： 式中，为当前尺度下的编码块，为残差神经网络，为获得的特征图； 所述S4步骤中，混合失真度量通过如下公式获取： 式中，为由深度神经网络动态调整的失真度量权重系数，为基于特征相似度的失真度量，为基于平方误差的失真度量，为码率，为用于平衡失真和码率的拉格朗日乘数，QP为量化参数，k为常量； 其中，动态调整的过程中注重于视频编码过程中的性能，侧重于结构相似度失真。

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