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龍圖騰網獲悉中山大學申請的專利一種基于圖結構數據的關系型強化學習系統及方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114170088B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111538741.1，技術領域涉及：G06T3/4053；該發明授權一種基于圖結構數據的關系型強化學習系統及方法是由張冬雨;陳俊宏;陳炫坤設計研發完成，并于2021-12-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于圖結構數據的關系型強化學習系統及方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于圖結構數據的關系型強化學習系統及方法，系統將真實世界圖像和不匹配的高分辨率圖像編碼為退化表征，隨后利用對比學習處理表征間正負樣本關系，得到一個能夠正確提取圖像退化特征的編碼器，供后續的下采樣網絡使用。高分辨率圖像經過線性下采樣網絡得到的低分辨率圖像將帶有真實世界的退化特征，最后生成的數據集輸入重建網絡訓練完成圖像超分任務。與目前基于模糊核估計的超分算法相比，本發明能夠學習圖像間的隱式表達不需要引入額外的退化模型和先驗知識，在達到和有監督方法同樣的性能時具有更好地泛化性。

本發明授權一種基于圖結構數據的關系型強化學習系統及方法在權利要求書中公布了：1.一種基于圖結構數據的關系型強化學習系統，其特征在于，包括： 退化特征提取模塊，將低分辨圖像和高分辨圖像輸入到退化特征提取模塊進行訓練，得到圖像退化特征編碼器；所述退化特征提取模塊包含兩個網絡：特征編碼器，用于提取圖像中的退化特征，其輸入是圖片；多層感知機，作用是將退化表征轉化為正負樣本； 下采樣模塊，將高分辨率圖像輸入到線性下采樣網絡，生成的低分辨率圖像再和真實世界圖像一同輸入到圖像退化特征編碼器中，使得二者能夠得到相同的退化特征，同時用顏色損失和像素損失函數保證下采樣圖像原有的基礎結構信息保持不變； 超分重建模塊,將下采樣模塊生成的低分辨率-高分辨率圖像數據輸入超分重建網絡訓練，得到一個真實世界圖像超分模型； 超分重建模塊對生成的低分辨率圖像進行超分，并采用對應的高分辨率圖像進行訓練；這個模塊是一個深度的卷積神經網絡，采用了殘差網絡減少網絡容易過擬合以及梯度消失的問題；每一個殘差塊先是由兩個卷積層組成，卷積核大小為3×3，通道數為64，緊接著是批標準化層和ReLU作為激活函數，然后用到了兩個Pixelshuffler層來放大特征的尺寸，最后是一個3×3的卷積輸出3通道的圖像。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中山大學，其通訊地址為：510275 廣東省廣州市海珠區新港西路135號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。