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龙图腾网获悉金华市浙工大创新联合研究院申请的专利一种基于强化学习的视觉算法生成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：CN121209292B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511769156.0，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于强化学习的视觉算法生成方法是由董辉;林文杰;刘华清;吴祥;黄光普;梁定坤;施安康;陈文胜设计研发完成，并于2025-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的视觉算法生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于强化学习的视觉算法生成方法，涉及无人机控制技术领域，包括：构建联合状态向量；生成复合动作指令；执行算法状态转移；执行通信状态转移。本发明通过联合建模、动态决策、人机协同等机制，解决了传统静态配置下算法‑通信资源不匹配问题，可依据实时信道质量动态调整策略，提升无人机集群在复杂环境下的任务韧性与效率，同时支持专家知识注入，增强系统适应性。

本发明授权一种基于强化学习的视觉算法生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的视觉算法生成方法，其特征在于，包括： 步骤一，构建联合状态向量，所述联合状态向量被配置为包括：用于量化机载视觉算法资源消耗的视觉算法复杂度等级，用于量化无人机节点间通信信道承载能力的通信链路质量等级，以及用于量化数据传输策略的通信协议模式等级； 步骤二，生成复合动作指令，所述复合动作指令的生成方式为：将所述联合状态向量输入至基于强化学习训练的策略生成模型，由所述策略生成模型输出，所述复合动作指令内含算法复杂度调整指令和通信协议模式调整指令； 步骤三，执行算法状态转移，将下一时刻的视觉算法复杂度等级设定为：根据所述算法复杂度调整指令对当前时刻的视觉算法复杂度等级进行调整后的结果； 步骤四，执行通信状态转移，将下一时刻的通信协议模式等级设定为：根据所述通信协议模式调整指令对当前时刻的通信协议模式等级进行调整后的结果； 所述步骤一中，所述视觉算法复杂度等级的构建方式包括：预设视觉算法库，所述视觉算法库内含按资源消耗从低到高排序的视觉算法；将所述视觉算法复杂度等级设定为离散标量，所述离散标量作为索引，用于从所述视觉算法库中唯一地确定视觉算法实现； 所述步骤一中，所述通信链路质量等级的构建方式包括：实时监测无人机节点间的有效通信带宽；将所述有效通信带宽的连续值通过预设量化映射函数进行转换，以生成所述通信链路质量等级； 所述步骤四中，所述通信状态转移的执行方式包括：将所述通信协议模式调整指令与当前时刻的通信协议模式等级相加，得到临时模式等级；将所述临时模式等级与预设的最高性能通信协议等级和预设的最低鲁棒性通信协议等级进行比较，通过限幅处理确保其不越过所述最高性能通信协议等级与所述最低鲁棒性通信协议等级的边界，并将处理后的结果作为下一时刻的通信协议模式等级。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人金华市浙工大创新联合研究院，其通讯地址为：321000 浙江省金华市婺城区科畅街168号金开现代智造园19幢6楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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