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龙图腾网获悉潍柴动力股份有限公司申请的专利图像处理方法、装置、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：CN121486683B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610020343.7，技术领域涉及：H04N23/67；该发明授权图像处理方法、装置、设备及存储介质是由房运涛;陈文淼;马常海;窦全礼;翟强;孔刚;王智;齐伟;郭志明;王迪;于强设计研发完成，并于2026-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像处理方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提出一种图像处理方法、装置、设备及存储介质，本申请实施例通过在处于对焦过程中通过训练好的卷积神经网络输出当前图像的第一预测结果以及上一帧图像的第二预测结果，并基于第一预测结果和所述第二预测结果构建增量数据向量；将所述增量数据向量输入至所述训练好的循环神经网络中，从而能使循环神经网络在确定预测对焦距离的过程中结合多帧图像在时序上的变化，提高对焦精度，进一步在每帧图像拍摄后实时向循环神经网络输入增量数据向量，动态更新预测对焦距离，结合可信度和拍摄次数动态终止拍摄，无需等待完整多帧图像，以减少冗余拍摄。

本发明授权图像处理方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像处理方法，其特征在于，包括： 在处于对焦过程且获取成像设备拍摄得到的当前图像的情况下，执行以下迭代过程： 获取所述当前图像输入至训练好的卷积神经网络，得到的第一预测结果以及上一帧图像输入至所述训练好的卷积神经网络得到的第二预测结果； 基于所述第一预测结果和所述第二预测结果构建增量数据向量； 将所述增量数据向量输入至训练好的循环神经网络中，得到第三预测结果，所述第三预测结果包括：预测对焦距离和第一可信度，所述第一可信度用于反映所述预测对焦距离的可靠程度； 若满足第一对焦完成条件，则完成迭代过程，控制所述成像设备基于所述预测对焦距离拍摄得到目标图像，所述第一对焦完成条件为所述第一可信度大于预设可信度阈值； 所述方法还包括： 若满足第二对焦完成条件，则完成迭代过程，从训练好的循环神经网络在所述对焦过程输出的多个第一可信度中确定出目标可信度，所述第二对焦完成条件为所述当前图像对应的拍摄次数达到预设拍摄次数阈值； 获取所述目标可信度对应的目标预测对焦距离，控制所述成像设备基于所述目标预测对焦距离拍摄得到目标图像； 所述方法还包括： 若不满足所述第一对焦完成条件且不满足所述第二对焦完成条件，则获取所述第一预测结果的第一预测对焦偏移量和所述当前图像对应的第一对焦距离； 基于所述预测对焦距离和所述第一对焦距离确定偏差方向； 基于所述第一预测对焦偏移量和所述第一对焦距离确定第二对焦距离； 获取所述成像设备基于所述第二对焦距离拍摄得到的下一帧图像； 将所述下一帧图像和所述偏差方向输入至训练好的卷积神经网络，继续迭代，直至满足所述第一对焦完成条件或者所述第二对焦完成条件； 所述第一预测结果还包括第一清晰度值和第一图像特征，所述第二预测结果包括第二清晰度值和第二图像特征，所述基于所述第一预测结果和所述第二预测结果构建增量数据向量，包括： 基于所述第一图像特征和所述第二图像特征计算特征匹配度； 获取所述上一帧图像的第三对焦距离； 基于所述第一对焦距离和所述第三对焦距离计算对焦距离差值； 基于所述第一清晰度值和所述第二清晰度值计算清晰度差值； 基于所述清晰度差值和所述对焦距离差值确定清晰度变化斜率； 所述特征匹配度用于反映所述当前图像和所述上一帧图像的背景变化，所述清晰度变化斜率用于反映所述当前图像和所述上一帧图像的清晰度变化； 将所述特征匹配度和所述清晰度变化斜率进行组合，得到时序关联参数； 对所述第一预测对焦偏移量和所述时序关联参数进行构建，得到增量数据向量； 所述第二预测结果还包括第二预测对焦偏移量，训练好的循环神经网络设置有门控循环单元，所述门控循环单元包括重置门和更新门，所述将所述增量数据向量输入至训练好的循环神经网络中，得到第三预测结果，包括： 基于特征匹配度确定所述重置门的第一输出值； 基于清晰度变化斜率确定所述更新门的第二输出值； 基于所述第一输出值、所述第一预测对焦偏移量以及所述第二预测对焦偏移量确定候选隐藏状态； 基于所述候选隐藏状态和所述第二输出值确定最终隐藏状态； 基于所述最终隐藏状态和所述清晰度变化斜率确定预测对焦距离； 计算所述预测对焦距离的第一可信度； 基于所述预测对焦距离和所述第一可信度得到第三预测结果。

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