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龍圖騰網獲悉澳帕曼織帶(昆山)有限公司申請的專利基于權重比例遷移的安全帶織品瑕疵分類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：CN115761338B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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：202211447309.6，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權基于權重比例遷移的安全帶織品瑕疵分類方法是由周旭;劉曉紅;李榮設計研發完成，并于2022-11-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于權重比例遷移的安全帶織品瑕疵分類方法在說明書摘要公布了：本申請提出一種基于權重比例遷移的安全帶織品瑕疵分類方法，將AlexNet深度卷積神經網絡和遷移學習相結合，首先凍結并遷移AlexNet網絡中全連接層前的卷積層和池化層權重，使改進后的AlexNet網絡保留與原模型相同的特征提取能力，重新構建全連接層使之適應安全帶織品瑕疵分類領域，并利用常見瑕疵數據集進行重訓練和參數微調，以相對較少的數據樣本量得到較好的分類結果，同時訓練效率也得到大幅提高；然后將常見瑕疵數據集重訓練的AlexNet網絡中全連接層賦予新的比例權重，利用罕見瑕疵數據集進行二次微調，減少常見瑕疵數據集和罕見瑕疵數據集不完全類似的負面影響，解決常見瑕疵數據樣本和罕見瑕疵數據樣本分布不均勻的問題，整體上提高瑕疵的分類準確率。

本發明授權基于權重比例遷移的安全帶織品瑕疵分類方法在權利要求書中公布了：1.一種基于權重比例遷移的安全帶織品瑕疵分類方法，其特征在于，包括： S1：獲取待分類安全帶織品瑕疵圖像； S2：獲取安全帶織品瑕疵圖像樣本集，根據安全帶織品瑕疵圖像樣本集得到常見瑕疵數據集和罕見瑕疵數據集； S3：采用常見瑕疵數據集訓練經過權重遷移后的預訓練AlexNet網絡模型； S4：對采用常見瑕疵數據集訓練后的AlexNet網絡模型的全連接層賦予新的比例權重； S5：采用罕見瑕疵數據集訓練全連接層被賦予新的比例權重后的AlexNet網絡模型得到瑕疵分類模型； S6：將待分類安全帶織品瑕疵圖像輸入至瑕疵分類模型，得到瑕疵分類； S2包括：獲取安全帶織品瑕疵圖像樣本集并分類標注，結合無瑕疵圖像共同構建常見瑕疵數據集和罕見瑕疵數據集； S3包括：采用預設圖像數據集訓練得到第一AlexNet網絡模型，保存第一AlexNet網絡模型的卷積層和池化層的權重值集合W1； 采用預設方法修改第一AlexNet網絡模型的全連接層，得到第二AlexNet網絡模型； 將權重值集合W1遷移至第二AlexNet網絡模型，得到第三AlexNet網絡模型； 采用常見瑕疵數據集訓練第三AlexNet網絡模型得到第四AlexNet網絡模型，保存第四AlexNet網絡模型的全連接層的權重值集合W2； S4包括：將第四AlexNet網絡模型的全連接層按比例系數賦予新的權重值后得到第五AlexNet網絡模型； S5包括：采用罕見瑕疵數據集對第五AlexNet網絡模型訓練得到瑕疵分類模型； 將第四AlexNet網絡模型的全連接層按比例系數賦予新的權重值后得到第五AlexNet網絡模型包括：將第四AlexNet網絡模型的全連接層的權重值集合W2乘以比例權重系數a后得到第五AlexNet網絡模型，第五AlexNet網絡模型的全連接層權重值集合為aW2，比例權重系數a的初值在0,1]中隨機選取。

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