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龍圖騰網獲悉中山大學申請的專利自適應刷新率的場色序顯示驅動方法、裝置及相關設備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：CN114692776B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202210380314.3，技術領域涉及：G06F3/14；該發明授權自適應刷新率的場色序顯示驅動方法、裝置及相關設備是由秦宗;鄒國偉;王澤宇;梁宏浩;楊柏儒設計研發完成，并于2022-04-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本自適應刷新率的場色序顯示驅動方法、裝置及相關設備在說明書摘要公布了：本申請公開了一種自適應刷新率的場色序顯示驅動方法、裝置及相關設備，該方法包括：利用訓練后的圖像分類模型，確定與目標圖像的特征相匹配的目標驅動信息，其中，該圖像分類模型為以訓練圖像作為訓練樣本，以使得訓練圖像的平均色差值小于預設閾值的第一驅動信息，或者，當不存在使得訓練圖像的平均色差值小于該閾值的驅動算法時，以包含最高刷新率的第二驅動信息，作為樣本標簽訓練得到；從預設的候選驅動算法中確定與目標驅動信息相匹配的目標驅動算法，并基于其計算得到目標圖像在各個場的驅動信號。本申請根據圖像內容來動態調整刷新率，并根據所述刷新率確定合適的驅動算法，能夠確保圖像顯示中的合理的保真度以及有效降低顯示器的功耗。

本發明授權自適應刷新率的場色序顯示驅動方法、裝置及相關設備在權利要求書中公布了：1.一種自適應刷新率的場色序顯示驅動方法，其特征在于，包括： 利用訓練后的圖像分類模型，確定與目標圖像的特征相匹配的目標驅動信息，其中，所述圖像分類模型為以訓練圖像作為訓練樣本，以使得訓練圖像的平均色差值小于預設閾值的第一驅動信息，或者，當不存在使得訓練圖像的平均色差值小于所述預設閾值的驅動算法時，以包含最高刷新率的第二驅動信息，作為樣本標簽訓練得到，其中，所述第一驅動信息包括使得訓練圖像的平均色差值小于所述預設閾值的最小刷新率，或，具有所述最小刷新率的驅動算法； 從預設的候選驅動算法中確定與所述目標驅動信息相匹配的目標驅動算法； 基于所述目標驅動算法計算得到所述目標圖像在各個場的模擬背光分布和透射率； 根據所述模擬背光分布和透射率，計算得到所述目標圖像在各個場的驅動信號； 若所述目標驅動信息為目標刷新率；所述圖像分類模型的訓練方法，包括： 獲取訓練圖像集； 針對所述訓練圖像集中的每一訓練圖像： 將所述候選驅動算法應用于所述訓練圖像，并對所述訓練圖像在每一候選驅動算法下的平均色差值進行計算，得到所述訓練圖像在各候選驅動算法下的平均色差值； 判斷是否存在小于所述預設閾值的平均色差值； 若是，將平均色差值小于所述預設閾值的候選驅動算法中的刷新率最小值標記為所述訓練圖像的匹配刷新率； 若否，將候選驅動算法中的最高刷新率標記為所述訓練圖像的匹配刷新率； 將訓練圖像輸入到圖像分類模型中，得到圖像分類模型輸出的所述訓練圖像對應的刷新率； 以所述輸出的所述訓練圖像對應的刷新率趨近于所述訓練圖像標記的匹配刷新率為訓練目標，更新所述圖像分類模型的參數； 若所述目標驅動信息為目標驅動算法；所述圖像分類模型的訓練方法，包括： 獲取訓練圖像集； 針對所述訓練圖像集中的每一訓練圖像： 將所述候選驅動算法應用于所述訓練圖像，并對所述訓練圖像在每一候選驅動算法下的平均色差值進行計算，得到所述訓練圖像在各候選驅動算法下的平均色差值； 判斷是否存在小于所述預設閾值的平均色差值； 若是，將平均色差值小于所述預設閾值的候選驅動算法中刷新率最小的驅動算法標記為所述訓練圖像的匹配驅動算法； 若否，將配置為最高刷新率的候選驅動算法標記為所述訓練圖像的匹配驅動算法； 將訓練圖像輸入到圖像分類模型中，得到圖像分類模型輸出的所述訓練圖像對應的驅動算法； 以所述輸出的所述訓練圖像對應的驅動算法趨近于所述訓練圖像標記的匹配驅動算法為訓練目標，更新所述圖像分類模型的參數； 所述訓練圖像在候選驅動算法下的平均色差值的計算方法，包括： 采用以下方程式計算得到平均色差值DR： 其中，x代表顯示器像素的行數，y代表顯示器像素的列數；表示第一圖像與第二圖像中每個像素的色差值，由以下方程式計算得到： 其中，所述第一圖像為所述訓練圖像的原始圖像，所述第二圖像為采用所述候選驅動算法對所述訓練圖像計算后得到的顯示圖像； ΔL*表示所述第一圖像與所述第二圖像的明度差，Δa*表示所述第一圖像與所述第二圖像的紅綠色差，Δb*表示所述第一圖像與所述第二圖像的藍黃色差。

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