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龍圖騰網(wǎng)獲悉嵩山實驗室;河南信大網(wǎng)御科技有限公司申請的專利聯(lián)合圖像目標檢測和圖像分類的有害網(wǎng)址檢測識別方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN117079027B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202311041187.5，技術領域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權聯(lián)合圖像目標檢測和圖像分類的有害網(wǎng)址檢測識別方法是由王文重;刁海峰;于曉濤;王坤;王麟東;李鵬;王進國;馮志峰設計研發(fā)完成，并于2023-08-18向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本聯(lián)合圖像目標檢測和圖像分類的有害網(wǎng)址檢測識別方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種聯(lián)合圖像目標檢測和圖像分類的有害網(wǎng)址檢測識別方法，包括以下步驟：采用上下滑動截圖方式獲取待檢網(wǎng)址的長截圖；基于訓練好的圖像目標檢測模型對長截圖進行目標檢測；在未檢測到有害目標元素時，基于訓練好的圖像分類模型對長截圖進行分類，獲得分類結果；在檢測到有害目標元素時，對有害目標元素進行有害類別映射，獲得映射結果；同時，判斷有害目標元素是否為預設共性有害目標，若是，則基于訓練好的圖像分類模型對長截圖進行分類，獲得分類結果；根據(jù)分類結果和或映射結果進行融合決策，獲得有害網(wǎng)址類別。

本發(fā)明授權聯(lián)合圖像目標檢測和圖像分類的有害網(wǎng)址檢測識別方法在權利要求書中公布了：1.一種聯(lián)合圖像目標檢測和圖像分類的有害網(wǎng)址檢測識別方法，其特征在于，包括以下步驟： 采用上下滑動截圖方式獲取待檢網(wǎng)址的長截圖； 基于訓練好的圖像目標檢測模型對長截圖進行目標檢測； 圖像目標檢測模型的訓練步驟包括： 圖片收集：利用網(wǎng)絡爬蟲技術和上下滑動截圖方式獲取網(wǎng)址的長截圖，截圖分辨率為1000*3000； 建立目標數(shù)據(jù)集：根據(jù)有害網(wǎng)址截圖所屬有害類別，對其圖像中的小目標進行類別劃分，并建立檢測訓練集和檢測測試集； 圖像標注：使用標注工具對清洗并建立好的目標檢測數(shù)據(jù)集進行小目標畫框標注； 圖像預處理：基于擴散模型進行圖像增強，并將目標數(shù)據(jù)集的樣本圖像尺度變換為608x608分辨率大小，像素大小歸一化為0-1之間的值； 改進圖像目標檢測模型：在CSP-Darknet53層CNN主干卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎上增加5層CNN網(wǎng)絡，作為改進后的圖像目標檢測模型；其中，所述5層CNN網(wǎng)絡包括依次連接的3*3*1024卷積層、1*1*512卷積層、3*3*1024卷積層、1*1*512卷積層和1*1*45卷積層； 圖像目標檢測模型訓練：結合ImageNet數(shù)據(jù)集的CSP-Darknet預訓練圖像目標檢測模型，基于海量詐騙網(wǎng)站圖片進行訓練并對產(chǎn)生的模型進行參數(shù)實時調(diào)整實現(xiàn)遷移學習的快速訓練； 在未檢測到有害目標元素時，基于訓練好的圖像分類模型對長截圖進行分類，獲得分類結果； 在檢測到有害目標元素時，對有害目標元素進行有害類別映射，獲得映射結果；同時，判斷有害目標元素是否為預設共性有害目標，若是，則基于訓練好的圖像分類模型對長截圖進行分類，獲得分類結果； 根據(jù)分類結果和或映射結果進行融合決策，獲得有害網(wǎng)址類別。

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