中国科学技术大学常永玉获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利一种基于人工智能的边缘设备地震数据压缩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：CN121145171B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511334714.0，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权一种基于人工智能的边缘设备地震数据压缩方法及系统是由常永玉;李俊伦;陈国艺;刘煜川设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于人工智能的边缘设备地震数据压缩方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及地震数据处理技术领域，公开了一种基于人工智能的边缘设备地震数据压缩方法及系统;包括：采集原始一维地震数据；将联合自回归分层先验模型从二维图像压缩领域适配至一维地震数据，通过以下改造实现：构建深度一维残差网络作为分析网络与合成网络的主干；将联合自回归分层先验模型中的二维卷积操作替换为一维卷积操作；将联合自回归分层先验模型中的上采样方法替换为一维子像素卷积操作；设计一维棋盘格上下文网络重构时序因果关系；通过优化码率和重建失真对改造后的联合自回归分层先验模型进行端到端训练；本发明提出的深度学习地震数据压缩方法相比传统小波压缩技术展现出显著优势。
本发明授权一种基于人工智能的边缘设备地震数据压缩方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的边缘设备地震数据压缩方法，其特征在于，包括： 采集原始一维地震数据； 将联合自回归分层先验模型从二维图像压缩领域适配至一维地震数据，通过以下改造实现： a改造后的联合自回归分层先验模型包含分析网络、超先验网络、一维棋盘格上下文网络和合成网络；构建深度一维残差网络作为分析网络与合成网络的主干； b将联合自回归分层先验模型中的二维卷积操作替换为一维残差网络操作； c将联合自回归分层先验模型中的上采样方法替换为一维子像素卷积操作； d设计的一维棋盘格上下文网络能够重构时序因果关系； 通过优化码率和重建失真对改造后的联合自回归分层先验模型进行端到端训练，损失函数，其中，为改造后的联合自回归分层先验模型编码的码率，为压缩后又恢复得到的重建地震数据与原始地震数据的均方误差； 在边缘计算设备上实时执行压缩处理，生成压缩地震数据比特流并通过无线网络传输。
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