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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种面向微控制器平台的深度学习模型情境自适应压缩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：CN116149181B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202211717515.4，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种面向微控制器平台的深度学习模型情境自适应压缩方法是由刘思聪;马可;郭斌;於志文;梁韵基;刘云浩设计研发完成，并于2022-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向微控制器平台的深度学习模型情境自适应压缩方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向微控制器平台的深度学习模型情境自适应压缩方法，首先，基于轻量化压缩结构块装载和电压频率调整设计，搭建起深度学习模型及其所处智能应用的结构压缩和运行模式的自适应联合策略空间。接着，感知微控制器动态情境上下文——包括用户情境和资源情境。最终，在策略搜索空间内利用带约束多目标优化思想求解方案，对深度学习模型及其所处智能应用进行情境自适应的结构压缩和运行调优。本发明方法将感知动态情境上下文，并利用轻量化压缩结构块装载和电压频率调整，联合生成对应情境下深度学习模型及其所处智能应用的压缩和运行方案，增效模型于微控制器的部署和动态自适应能力。

本发明授权一种面向微控制器平台的深度学习模型情境自适应压缩方法在权利要求书中公布了：1.一种面向微控制器平台的深度学习模型情境自适应压缩方法，其特征在于步骤如下： 步骤1：面向微控制器平台，进行轻量化压缩结构块装载设计和电压频率配置对设计； 步骤2：感知微控制器动态情境，包括当前剩余运行内存RAMt、剩余持久性存储Flasht、时延需求和平台电量； 步骤3：对面向微控制器的情境自适应软硬协同策略搜索过程进行建模： 上式通过将模型精度、应用运行能耗设为优化目标，将RAM、Flash及时延需求设为约束，进行了情境指标下适配策略搜索的优化问题建模；其中，是压缩算子群空间，为当前的压缩算子选择方案；是电压频率调整空间，为当前的电压频率配置方案，表示当前选取的联合策略；式中，表示确定联合策略的带约束多目标函数，代表所选取的骨干网络，表示时延需求；为随时间变化的重要性系数，体现了不同时间下对模型精度和运行能耗的权衡取舍，其取决于用户需求或平台资源变化，表示目标函数非同量级指标的标准化操作； 步骤4：完成轻量化压缩结构块装载构成的变体模型群和电压频率配置对的部署以及自适应策略搜索过程的建模后，根据步骤2所感知的动态情境联合适配策略。

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