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龙图腾网获悉江苏允博信息科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的图像轻量化编码方法及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：CN120318345B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202510469850.4，技术领域涉及：G06T9/00；该发明授权一种基于深度学习的图像轻量化编码方法及系统是由曹俊;郭健;徐永能设计研发完成，并于2025-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的图像轻量化编码方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的图像轻量化编码方法及系统，属于深度学习技术领域。本发明使用卷积神经网络训练深度学习模型，识别当前综合环境；构建生成器和判别器，采用对抗训练，交替训练生成器和判别器，进行当前安防监控图像的编码优化，生成简化图像；将简化图像输入到图像编码算法中进行编码，得到第一轻量化编码图像；提取多源数据特征，建立不同综合环境下的多源数据特征模板，进行对比分析，得到环境与模板的匹配程度；确定第一轻量化编码图像中的目标区域在轻量化编码后的信息保留情况；基于信息保留情况，对第一轻量化编码图像进行调整，调整后按照选定的图像编码算法进行编码，生成最终轻量化编码图像。

本发明授权一种基于深度学习的图像轻量化编码方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的图像轻量化编码方法，其特征在于，包括： 收集历史城市安防监控多源数据，使用卷积神经网络训练深度学习模型，进行模型训练、评估与优化，识别当前综合环境； 基于当前综合环境，构建生成器和判别器，采用对抗训练，交替训练生成器和判别器，进行当前安防监控图像的编码优化，生成简化图像；将简化图像输入到图像编码算法中进行编码，得到第一轻量化编码图像； 采用编码器-解码器结构作为生成器的基础架构，通过编码器提取当前安防监控图像的图像特征；将当前综合环境的环境类别编码为独热向量，与所述编码器提取的图像特征进行拼接后，作为条件输入到生成器中；在生成器的编码器和解码器之间添加跳跃连接，将编码器中不同层次的特征连接到解码器对应的层次；生成器生成待检测简化图像； 构建基于卷积神经网络的判别器，判别器的输入为待检测简化图像以及当前安防监控图像，判别器由多个卷积层组成，通过卷积操作提取图像的特征；在判别器中采用多尺度特征融合判别图像的真实性和质量；判别器的输出层为一个二分类层，使用sigmoid激活函数，输出一个介于0到1之间的值，表示待检测简化图像为当前安防监控图像的概率； 准备训练集，初始化生成器与判别器，进行对抗训练，生成简化图像； 训练集使用历史城市安防监控多源数据，对生成器和判别器的权重参数进行初始化，在TensorFlow框架中对生成器和判别器进行编译；确定生成器和判别器的对抗训练轮数； 在训练过程中，实时监控生成器和判别器的损失值变化情况，判断是否收敛；将当前安防监控图像以及对应的当前综合环境输入到生成器中，生成器输出简化图像； 收集当前城市安防监控多源数据，提取多源数据特征；基于当前综合环境，建立不同综合环境下的多源数据特征模板，将多源数据特征与对应的多源数据特征模板进行对比分析，得到环境与模板的匹配程度； 基于匹配程度，确定第一轻量化编码图像中的目标区域在轻量化编码后的信息保留情况； 基于信息保留情况，对第一轻量化编码图像进行调整，调整后按照选定的图像编码算法进行编码，生成最终轻量化编码图像。

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