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龙图腾网恭喜上海交通大学申请的专利基于自适应数据量化和多面体模板的图像识别方法及系统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：CN114170490B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202111458489.3，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于自适应数据量化和多面体模板的图像识别方法及系统是由李甜;蒋力;刘方鑫设计研发完成，并于2021-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应数据量化和多面体模板的图像识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于自适应数据量化和多面体模板的图像识别方法及系统。所述方法包括：根据以传统数据格式编码的神经网络，采用基于贝叶斯优化的搜索算法确定AFP的最优数值集合；根据最优数值集合，采用AFP格式编码所述神经网络，生成动态量化编码后的神经网络；采用具有最优参数的代码模板描述所述动态量化编码后的神经网络每一层的数据计算方式，生成动态量化编码后的神经网络的可执行代码；获取以AFP格式编码的图像数据；将可执行代码部署到所述端侧设备上对所述图像数据进行识别，得到图像识别结果。本发明方法通过量化技术和基于多面体的搜索策略，共同加速了图像识别过程中神经网络的计算效率，提高了计算精度，节省了设备的资源。

本发明授权基于自适应数据量化和多面体模板的图像识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应数据量化和多面体模板的图像识别方法，其特征在于，包括：获取端侧设备选取的以传统数据格式编码的神经网络；所述传统数据格式包括FP32数据格式；根据所述以传统数据格式编码的神经网络，采用基于贝叶斯优化的搜索算法确定自适应数据的浮点表达形式AFP的最优数值集合；所述最优数值集合包括所述神经网络中每一层对应的指数位位宽、尾数位位宽和偏移数值；针对神经网络中的每一层数据来说，自适应数据的浮点表示形式bAFP由1位符号位nexp位指数位和nman位尾数位组成；其中nexp和nman的位宽大小根据每一层的实际数据进行调整，具体的数据编码格式如下： 对于一段以0、1二进制字符串编码的浮点数来说，这个数据串代表的浮点数据的数值gbAFP根据下面的计算公式得到： 其中k表示偏移数值；根据所述最优数值集合，采用所述AFP格式编码所述神经网络，生成动态量化编码后的神经网络；获取基于多面体技术的代码模板以及所述端侧设备的内存大小；根据所述端侧设备的内存大小确定所述代码模板的最优参数；所述最优参数包括数据块大小；采用具有所述最优参数的代码模板描述所述动态量化编码后的神经网络每一层的数据计算方式，生成所述动态量化编码后的神经网络的可执行代码；获取以所述AFP格式编码的图像数据；所述图像数据包括人脸图像数据和物体图像数据；将所述可执行代码部署到所述端侧设备上对所述图像数据进行识别，得到图像识别结果。

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