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龍圖騰網(wǎng)獲悉浪潮(北京)電子信息產(chǎn)業(yè)有限公司申請的專利一種圖像處理方法、系統(tǒng)、設備及計算機可讀存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115731446B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202211411889.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/82；該發(fā)明授權(quán)一種圖像處理方法、系統(tǒng)、設備及計算機可讀存儲介質(zhì)是由沈艷梅;宿棟棟;劉偉;闞宏偉;王彥偉;李仁剛設計研發(fā)完成，并于2022-11-11向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種圖像處理方法、系統(tǒng)、設備及計算機可讀存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請公開了一種圖像處理方法、系統(tǒng)、設備及計算機可讀存儲介質(zhì)，獲取待處理的目標圖像；獲取已訓練好的源模型的卷積隱藏層的特征圖像；將最后一層的特征圖像作為深度特征，將其余的特征圖像作為低層次特征；對于每個低層次特征，提取低層次特征的感興趣特征向量；基于感興趣特征向量及深度特征對目標模型進行訓練，得到訓練好的目標模型；基于目標模型對目標圖像進行處理，得到處理結(jié)果。本申請中，可以基于低層次特征的感興趣特征向量及深度特征對目標模型進行訓練，在保留多種層次的特征信息的基礎(chǔ)上，增加了目標模型訓練時的特征數(shù)目，增強了目標模型訓練時的特征魯棒性，增強了目標模型的訓練效果，可以提高目標模型對目標圖像的處理效果。

本發(fā)明授權(quán)一種圖像處理方法、系統(tǒng)、設備及計算機可讀存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種圖像處理方法，其特征在于，包括： 獲取待處理的目標圖像； 獲取已訓練好的源模型的卷積隱藏層的特征圖像； 將最后一層的所述特征圖像作為深度特征，將其余的所述特征圖像作為低層次特征； 對于每個所述低層次特征，提取所述低層次特征的感興趣特征向量； 基于所述感興趣特征向量及所述深度特征對目標模型進行訓練，得到訓練好的所述目標模型； 基于所述目標模型對所述目標圖像進行處理，得到處理結(jié)果； 其中，所述提取所述低層次特征的感興趣特征向量，包括： 將所述低層次特征中的每個圖像均劃分為對應的矩形子區(qū)域； 計算每個所述矩形子區(qū)域的特征描述符； 對于每個所述矩形子區(qū)域，基于所述特征描述符，計算所述低層次特征中每兩個圖像的所述矩形子區(qū)域間的相關(guān)性值，選取所述相關(guān)性值最大的兩個圖像作為所述矩形子區(qū)域的特征圖像，并將所述特征圖像中所述矩形子區(qū)域的所述特征描述符的均值作為所述矩形子區(qū)域的感興趣特征； 將所有所述矩形子區(qū)域的所述感興趣特征作為所述感興趣特征向量。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人浪潮(北京)電子信息產(chǎn)業(yè)有限公司，其通訊地址為：100085 北京市海淀區(qū)上地信息路2號2-1號C棟1層；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。