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龙图腾网获悉上海科技大学申请的专利数据驱动的面向机器视觉的智能传感器设计方法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：CN115130653B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202210545172.1，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权数据驱动的面向机器视觉的智能传感器设计方法是由周巍;娄鑫设计研发完成，并于2022-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本数据驱动的面向机器视觉的智能传感器设计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种数据驱动的面向机器视觉的智能传感器设计方法，所得到的ISP配置策略是纯数据驱动的，根据不同的输入和不同的任务能够得到不同的配置策略；采用了一种混合强化学习和监督性学习的方法进行优化，解决了策略的不可导问题；根据已有的ISP链路进行重新配置，不改变已有的算法结构，能够与已有的ISP链路兼容，易于硬件实现；在已有的算法链路的基础上，算法的数量还可以被进一步扩充，而策略网络的结构不需要大幅改变，所需要修改的仅为输出的策略的数量即可。大幅降低传感器功耗。

本发明授权数据驱动的面向机器视觉的智能传感器设计方法在权利要求书中公布了：1.一种数据驱动的面向机器视觉的智能传感器设计方法，其特征在于，在成像系统和计算机视觉系统之间构建策略网络，策略网络得到成像系统输出图像的图像处理策略并与视觉系统中任务相关联进行优化，图像处理策略回至成像系统对图像处理链路进行重构； 所述策略网络包括4个残差块和一个全连接层，全连接层的长度根据成像系统的图像处理策略中成像处理算法的数量N来设置，全连接层输出对成像系统所用图像处理策略的识别向量； 重构成像系统的图像处理策略方法如下： 由于策略网络对成像系统所获得的图像进行特征提取后所得到处理策略，输出的向量为0或1的二值硬决策，而这样的输出对于基于连续梯度的优化方法来说是不可导的，由于策略网络的输出为N个相互独立的{0,1}值，因此，策略网络识别出的成像系统输出图像的图像处理策略为一个N维的向量，被表示为：fispx,θp＝[g1,g2,...,gN] 其中，fispx,θp为参数为θp的图像处理策略，x为输入图像，gi∈[0,1]为经过sigmoid处理的输出，表示ai＝1的概率，图像处理策略的输出分布表示为： 策略网络的输出策略为： 其中πA|x,θp为策略网络对应的策略函数，决策值ai∈{0,1}是基于gi采样得到，ai＝1意味着策略网络中的第i个步骤应该被执行，而0表示该步骤应该被跳过；如果使用fs_i表示策略网络链路中的第i步，则其输出被表示为： μi+1＝aifs_iμi+1-aiμi 其中，μi是ISP链路中的第i步的输入，相应的，μ1＝x就是原始的RAW图像输入； 为了去鼓励跳过尽可能多的策略网络链路中的步骤，策略网络的输出步骤使用以下奖励函数： 其中wi∈[0,1]表示的是执行策略网络链路中的第i步所对应的权重，这个权重根据算法复杂度指标去衡量； 然后根据策略处理好的图像被输入到策略网络中进行相应的视觉任务，为了达到同时跳过尽可能多的策略网络步骤同时保证视觉任务的精度，视觉的任务得到的结果需要和策略网络相关联到一起进行优化，增加对视觉任务效果判断的奖励因子λr和惩罚因子λp，策略网络输出的奖励函数RA重写为： 将策略网络的奖励和视觉任务的性能相关联后，就将整个任务放在一起去进行优化。

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