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龙图腾网恭喜杭州宇泛智能科技股份有限公司申请的专利基于深度学习神经网络的视频图像快速调节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：CN119338701B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202411885856.1，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权基于深度学习神经网络的视频图像快速调节方法是由郑东;赵拯;赵五岳;胡榛旸设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习神经网络的视频图像快速调节方法在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种基于深度学习神经网络的视频图像快速调节方法，通过针对不同光照场景构建参数映射数据库，基于运动目标区域的亮度分布和边缘对比度建立图像质量评价体系。通过残差神经网络剪枝评估机制，计算网络各层对目标区域的特征提取敏感度，保留关键神经元并引入通道注意力机制，增强对光照突变的响应能力。同时构建参数敏感度评估矩阵，根据不同参数对目标区域的影响程度设定调节优先级，采用平滑过渡策略实现实时参数调节。该方法有效解决了传统调节方案响应速度慢、调节效果不稳定的问题，提升了复杂光照环境下的图像质量。

本发明授权基于深度学习神经网络的视频图像快速调节方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习神经网络的视频图像快速调节方法，其特征在于，所述方法包括：基于参数反馈控制的图像调节过程构建参数映射数据库，在室内弱光、室外强光、夜间低照场景下采集图像序列并记录参数变化轨迹，提取运动目标区域的亮度分布、目标边缘对比度作为图像质量评价指标，建立所述图像序列与最终参数的对应关系，将所述最终参数归一化处理得到标准化参数集；构建残差神经网络剪枝评估机制，分析所述运动目标区域的亮度变化特征，计算网络各层对所述运动目标区域的特征提取敏感度，将所述特征提取敏感度作为神经元重要性评分，根据所述重要性评分保留对所述运动目标区域亮度调节的关键神经元，采用大尺寸卷积核增强对光照突变的响应能力，在残差模块引入通道注意力机制突出目标区域特征，基于所述图像序列和所述标准化参数集训练所述剪枝后的网络结构，设计加权损失函数，使所述运动目标区域的亮度分布权重系数大于背景区域；构建参数敏感度评估矩阵，计算不同参数对所述运动目标区域亮度分布、所述目标边缘对比度的影响程度，根据所述影响程度设定参数调节优先级，利用所述参数调节优先级设计平滑过渡策略，将所述剪枝后的网络结构的输出结果通过所述平滑过渡策略实现实时图像参数调节。

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