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龙图腾网恭喜深圳平安智慧医健科技有限公司申请的专利基于深度学习的程序界面防抖方法、装置、设备及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：CN113703900B 。

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：202111019435.7，技术领域涉及：G06F9/451；该发明授权基于深度学习的程序界面防抖方法、装置、设备及介质是由尹果子设计研发完成，并于2021-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的程序界面防抖方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能技术，提供了一种基于深度学习的程序界面防抖方法、装置、设备及介质，方法包括：确定移动终端发生抖动，且移动终端前台运行了应用程序时，获取移动终端当前的抖动参数；根据抖动参数对应用程序的显示界面进行初始补偿；获取初始补偿后的显示界面的补偿效果；在补偿效果不佳时，根据初始补偿的补偿效果、抖动参数的相关信息建立深度学习模型；根据深度学习模型对初始补偿后的显示界面进行优化补偿；在移动终端发生抖动后，通过对显示界面的初始补偿和优化补偿，使得显示界面相对用户静止，应用程序的显示界面防抖更加智能和稳定化，减少用户因为抖动产生的视觉疲劳。

本发明授权基于深度学习的程序界面防抖方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的程序界面防抖方法，其特征在于，包括：获取移动终端所属用户的使用习惯和使用场景；根据所述使用习惯和使用场景确定用户处于特殊状态时，确定所述移动终端发生抖动，所述特殊状态包括所述用户患有抖动症状或所述用户处于抖动场景；确定所述移动终端前台运行应用程序且所述应用程序为目标应用程序，获取所述移动终端当前的抖动参数，所述目标应用程序为需要所述用户观看显示界面的应用，所述抖动参数包括抖动幅度、抖动方向和抖动速度；将所述抖动方向的反方向和所述抖动幅度作为反向补偿参数；根据所述反向补偿参数对所述显示界面进行重新渲染，同时按照抖动速度抖动所述显示界面；获取初始补偿后的显示界面的补偿效果，其中所述补偿效果用于表征初始补偿后的显示界面相对于原始静止显示界面的偏移程度；当所述初始补偿后的显示界面相对于原始静止显示界面的偏移程度大于预设偏移阈值时，将所述初始补偿过程中的每一个显示界面的图像帧对应补偿效果作为标签，将每一个显示界面的图像帧的所述抖动参数和所述抖动参数对应的反向补偿参数作为维度数据；将多个维度数据和多个标签输入到深度残差网络ResNet模型进行训练，得到深度学习模型；根据所述深度学习模型对初始补偿后的显示界面进行优化补偿。

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