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龙图腾网恭喜南充职业技术学院申请的专利基于深度学习的相机自适应曝光处理系统及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：CN119364192B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411952642.1，技术领域涉及：H04N23/71；该发明授权基于深度学习的相机自适应曝光处理系统及方法是由唐铭;马静谨;梁振兴;冯雨实;周长江;李军;邱俊飞设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的相机自适应曝光处理系统及方法在说明书摘要公布了：一种基于深度学习的相机自适应曝光处理系统及方法，属于人工智能技术领域。系统中，数据预处理模块对光源强度、相机到被拍摄对象的距离、特效设置的输入数据及载体的运行速度进行预处理以转换成匹配相机自适应曝光模型输入层的数据；相机自适应曝光模型根据数据预处理模块提供的数据生成相机控制机构控制光圈大小的第一控制值、控制快门速度的第二控制值和控制感光度的第三控制值，相机自适应曝光模型由神经网络训练而成。本发明能够根据光源强度、相机到被拍摄对象的距离、特效设置的输入数据及相机载体速度自动生成控制光圈大小、快门速度及感光度的控制值，从而获取达到要求的照片。

本发明授权基于深度学习的相机自适应曝光处理系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的相机自适应曝光处理系统，其特征在于，包括：环境光强度传感器、距离探测器、载体速度探测器、数据预处理模块和相机自适应曝光模型，其中，环境光强度传感器用于获取相机拍摄时的光源强度、距离探测器用于获取相机到被拍摄对象的距离；载体速度探测器用于获取携载相机的载体的运行速度；数据预处理模块对光源强度、相机到被拍摄对象的距离、特效设置的输入数据及载体的运行速度进行预处理以将光源强度、相机到被拍摄对象的距离、特效设置的输入数据及载体运行速度转换成匹配相机自适应曝光模型输入层的数据；相机自适应曝光模型根据数据预处理模块提供的数据生成相机控制机构控制光圈大小的第一控制值、控制快门速度的第二控制值和控制感光度的第三控制值；相机自适应曝光模型由神经网络训练而成；其中，将神经网络训练成相机自适应曝光模型的过程包括：S1-1:事先获取达到标准的N张照片，对N张照片分别进行标号，分别标为1,...,n,...,N；事先记录拍摄第n张照片时的光源强度、相机到被拍摄对象的距离、特效设置的输入数据及携载相机的载体的运行速度，并通过数据预处理模块进行预处理得到预训练数据,是数据预处理模块提供的与光源强度相关的数据，是数据预处理模块提供的与相机到被拍摄对象的距离相关的数据，是数据预处理模块提供的与特效设置的输入数据相关的数据，是数据预处理模块提供的与载体的运行速度相关的数据；还事先记录摄影师拍摄第n张达到标准的照片调整光圈的光圈控制值、调整快门速度的快门速度控制值和调整感光度的感光度控制值，光圈控制值、快门速度控制值和感光度控制值组成测试数据；n=1,...,N，N为大于或者等于50的正整数；S1-2：取出第n张达到标准的照片的预训练数据Xn和测试数据；S1-3:将预训练数据Xn输入到神经网络的输入层，从输出层输出: ，其中，表示利用参数为θ的神经网络拟合的以Xn为自变量的函数；，为神经网络的参数；是神经网络输出的控制光圈大小的第一控制值的预测值；是神经网络输出的调整快门速度的第二控制值的预测值；是神经网络输出的调整感光度的第三控制值的预测值；S1-4：根据下式计算第一损失函数： ;S1-5：根据下式更新神经网络的参数： ;式中，为学习率，表示对的梯度;S1-6：对预训练数据Xn的在原数据的基础上进行弱扰动，计算弱扰动自监督损失： , 为超参数;是在预训练数据的基础上进行一次弱扰动得到的数据；是在预训练数据的基础上进行两次弱扰动得到的数据；表示利用参数为θ的神经网络拟合的以为自变量的函数；表示利用参数为θ的神经网络拟合的以为自变量的函数；T表示转置；S1-7：对预训练数据Xn进行强扰动，计算强扰动自监督损失： , 为超参数;是在预训练数据的基础上进行一次强扰动得到的数据；是在预训练数据的基础上进行两次强扰动得到的数据;表示利用参数为θ的神经网络拟合的以为自变量的函数；表示利用参数为θ的神经网络拟合的以为自变量的函数；T表示转置；S1-8：根据下式再次更新神经网络的参数： ;式中，和为学习率；S1-9：判断弱扰动自监督损失和强扰动自监督损失之和是否是最小，如果是，则结束训练，如果否，使新的参数代替当前参数,并使n+1赋值给n,而后返回到步骤S1-2。

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