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龙图腾网获悉交叉信息核心技术研究院(西安)有限公司申请的专利基于视觉神经网络的监督方法及相关装置、图像处理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：CN117315384B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202311006586.8，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权基于视觉神经网络的监督方法及相关装置、图像处理方法是由陈红洋设计研发完成，并于2023-08-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视觉神经网络的监督方法及相关装置、图像处理方法在说明书摘要公布了：本发明属于一种神经网络监督方法，针对智能ISP在训练阶段，现有的监督方法在识别效果方面，已无法适应日趋严苛的识别要求的技术问题，提出一种基于视觉神经网络的监督方法及相关装置、图像处理方法，在视觉神经网络训练过程中，针对视觉神经网络输出的RGB图像，在训练的早期阶段，最小化所有频域的正则化距离，有助于性能的快速上升，在训练的中晚期，只监督高频域的正则化距离，避免干扰视觉神经网络的学习过程。且经实际验证，采用本发明的监督方法完成训练后，视觉神经网络对应模型的去噪和识别性能均得到了大幅提升。

本发明授权基于视觉神经网络的监督方法及相关装置、图像处理方法在权利要求书中公布了：1.一种图像处理方法，通过训练后的视觉神经网络对图像进行处理；其特征在于：在所述视觉神经网络训练过程中，针对视觉神经网络输出的RGB图像，采用以下基于视觉神经网络的监督方法进行监督： 在视觉神经网络训练的前1a阶段，最小化所述输出的RGB图像和基准真值在低频域和高频域下的正则化距离；其中，a大于2； 从视觉神经网络训练的1a阶段至训练完成，最小化所述输出的RGB图像和基准真值在高频域下的正则化距离； 通过训练后的视觉神经网络对图像进行处理的方法，包括： 对待处理图像进行打包处理； 对打包处理后的图像，通过改进的LW-ISP方法进行频率增强； 所述改进的LW-ISP方法具体为： 改进的LW-ISP方法包括第一阶段和第二阶段，其中，第一阶段包括多组下采样块和细粒度注意力模块；第二阶段包括依次连接的卷积层、FC层、四组卷积层和FCB、卷积层；最后一个FCB接收的特征为打包处理后的图像； 将FCB从改进的LW-ISP方法中第一阶段和第二阶段接收的特征做如下定义： 从第一阶段FGAM接收的输出特征记作L1，从第一阶段DB接收的输出特征记作L2，从第二阶段卷积层接收的输出特征记作L3； 所述FCB中的具体处理方法为： 分别对L2和L3进行卷积处理，得到对应的全局和局部特征； 对所述全局和局部特征进行像素重组，再通过卷积处理对通道尺寸进行微调； 分别对L2和L3对应微调后的特征进行上采样，再进行残差学习和特征通道合并，得到和L1维度相匹配的特征A； 分别对L1和特征A进行离散小波变换，变换后的结果作差，再经过离散小波变换逆变换后，与特征A求和。

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