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南京信息工程大學周鋮君獲國家專利權(quán)

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龍圖騰網(wǎng)獲悉南京信息工程大學申請的專利一種快速準確的圖片檢測與語義分類系統(tǒng)及方法獲國家發(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:CN114756755B

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-21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:202210434188.5,技術(shù)領域涉及:G06F16/9535;該發(fā)明授權(quán)一種快速準確的圖片檢測與語義分類系統(tǒng)及方法是由周鋮君;陳煒峰;胡凱;尚光濤設計研發(fā)完成,并于2022-04-24向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

一種快速準確的圖片檢測與語義分類系統(tǒng)及方法在說明書摘要公布了:本發(fā)明公開了圖片檢測與語義分類技術(shù)領域的一種快速準確的圖片檢測與語義分類系統(tǒng)及方法,包括:讀取圖片以及圖片文本信息,預測出圖片的左上角點與右下角點的坐標;根據(jù)圖片的左上角點與右下角點的坐標值,框選出目標圖片的范圍;讀取圖片文本信息中的Bbox值,分析圖片中各個圖像在該圖片中的坐標值;基于各個圖像在該圖片中的坐標值,在目標圖片的范圍內(nèi)判斷目標圖像是否在選中的預測矩形框中,其中,當目標圖像中超過指定比重的特征均位于該預測矩形框中時,則劃分為有效預測矩形框。本發(fā)明可應用在對于圖片的處理,提取圖片特征,并將大量的圖片進行語義分類,提高檢測效率的同時提高處理結(jié)果的準確度。

本發(fā)明授權(quán)一種快速準確的圖片檢測與語義分類系統(tǒng)及方法在權(quán)利要求書中公布了:1.一種快速準確的圖片檢測與語義分類方法,其特征是,包括:讀取圖片以及圖片文本信息,預測出圖片的左上角點與右下角點的坐標;根據(jù)圖片的左上角點與右下角點的坐標值,框選出目標圖片的范圍;讀取圖片文本信息中的Bbox值,分析圖片中各個圖像在該圖片中的坐標值;基于各個圖像在該圖片中的坐標值,在目標圖片的范圍內(nèi)判斷目標圖像是否在選中的預測矩形框中,其中,當目標圖像中超過指定比重的特征均位于該預測矩形框中時,則劃分為有效預測矩形框;采用VGG19神經(jīng)網(wǎng)絡模型對圖片進行卷積、最大池化、展成和線性化處理,提取特征點并壓縮圖片尺寸大小,得到多維的特征向量;通過神經(jīng)網(wǎng)絡模型中的softmax函數(shù)將所述的多維的特征向量回歸歸類到對應的圖片類型下,并獲取屬于每個所述圖片類型的預測概率;根據(jù)每個所述圖片類型中圖片文本信息的Bbox值構(gòu)建左上角點與右下角點的第一損失函數(shù)和第二損失函數(shù);將有效預測矩形框的識別結(jié)果,根據(jù)第一損失函數(shù)和第二損失函數(shù)依次進行優(yōu)化,再選取RMSprop優(yōu)化器降低誤差值;同時構(gòu)建訓練步驟與測試步驟,設置訓練次數(shù)與優(yōu)化次數(shù),并進行迭代;將迭代優(yōu)化后得到的預測概率與設定閾值進行對比,將大于設定閾值的預測概率作為結(jié)果輸出。

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)人南京信息工程大學,其通訊地址為:224002 江蘇省鹽城市鹽南高新區(qū)新河街道文港南路105號;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)”。

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