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龙图腾网获悉交通运输部规划研究院;广州海格星航信息科技有限公司申请的专利自动控制码率和均匀编码的深度学习图像压缩方法和装置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：CN120639976B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202510864988.4，技术领域涉及：H04N19/146；该发明授权自动控制码率和均匀编码的深度学习图像压缩方法和装置是由易中立;李慧敏;郑欣蕊;陈鹏飞;朱贵冬;王福斋;王姗姗;王玮畅设计研发完成，并于2025-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本自动控制码率和均匀编码的深度学习图像压缩方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供了自动控制码率和均匀编码的深度学习图像压缩方法和装置，所述方法包括：输入图像或特征至构建的训练好的包含有变分自编码器的压缩模型中，压缩模型通过实施特征通道均匀分组和动态控制码率，对输入的图像或特征进行压缩优化后输出压缩后的图像或特征。该方法通过均匀编码保证子包字节均匀，自动码率控制实现控制子包总字节在指定范围，两者结合可以实现对压缩字节占用的精准控制，以适应在带宽有限的卫星或互联网传输场景过程中带宽、传输速率的特殊限制，保证最大化传输效率。

本发明授权自动控制码率和均匀编码的深度学习图像压缩方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种自动控制码率和均匀编码的深度学习图像压缩方法，其特征在于，所述方法包括： 输入图像或特征至构建的训练好的包含有变分自编码器的压缩模型中； 压缩模型通过实施特征通道均匀分组和动态控制码率，对输入的图像或特征进行压缩优化后输出压缩后的图像或特征，包括： 压缩模型根据模型通道总数和子包数将模型通道均匀分组为等宽子通道；每个等宽子通道包含相同数量的特征通道； 每个等宽子通道编码生成独立压缩子包； 计算子包间比特数标准差，并将子包间比特数标准差作为惩罚项加入损失函数，通过梯度下降自动修正子包体积偏差； 对压缩模型动态码率控制的训练，包括： 预先设定目标码率范围； 在前预设数量个训练周期内采用固定超参数进行模型预热； 在完成所述预设数量个训练周期的下一个训练周期开始，实时监测当前码率，在当前码率超出所述目标码率范围时，自动调整超参数并实时将更新后的超参数注入损失函数； 通过迭代调整使码率稳定在所述目标码率范围内； 损失函数的表达式如下： 上式中，D是原始图像和重构图像的均方差损失，衡量压缩后的图像质量；R是压缩码率，一般用bpp压缩后单个像素占用的比特数来衡量压缩程度；std代表标准差操作；,,...,代表1~n个通道单独的压缩码率；超参λ控制压缩码率和图像质量的平衡。

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