杭州海康威视数字技术股份有限公司彭剑峰获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州海康威视数字技术股份有限公司申请的专利一种图像存储方法、装置、电子设备及存储介质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：CN119323609B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202411346095.2，技术领域涉及：G06T9/00；该发明授权一种图像存储方法、装置、电子设备及存储介质是由彭剑峰;杨威;叶挺群设计研发完成，并于2024-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种图像存储方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种图像存储方法、装置、电子设备及存储介质，应用于图像技术领域。本申请实施例的方法，可以通过深度学习模型的编码器对待存储图像进行编码，分类器对编码后的第一图像特征进行分类，解码器对采样后的第一潜在空间特征进行解码，得到第一解码图像。根据第一解码图像与待存储图像计算第二损失值，根据第一分类结果与提取码计算第一损失值；通过损失值调整深度学习模型的参数，实现深度学习模型的训练。本申请是通过对深度学习模型的训练来实现对待存储图像的存储，将待存储图像编码后的第一编码信息存储在潜在空间，存储设备无法直接观看到待存储图像，且需要提取码才可读取到图像，从而提高图像存储的安全性。
本发明授权一种图像存储方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像存储方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待存储图像与所述待存储图像的提取码； 利用深度学习模型的编码器对所述待存储图像进行编码得到第一编码信息，并将所述第一编码信息存储到潜在空间，其中，所述第一编码信息包括第一图像特征； 利用所述深度学习模型的分类器对所述第一图像特征进行分类预测，得到第一分类结果； 根据所述提取码与所述第一分类结果，计算所述深度学习模型的第一损失值； 对所述潜在空间进行采样得到第一潜在空间特征； 利用所述深度学习模型的解码器对所述提取码及所述第一潜在空间特征进行解码，得到第一解码图像； 根据所述第一解码图像与所述待存储图像，计算所述深度学习模型的第二损失值； 根据所述第一损失值，调整所述深度学习模型中编码器与分类器的参数； 根据所述第二损失值，调整所述深度学习模型中编码器与解码器的参数。
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