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龍圖騰網恭喜中國礦業大學申請的專利一種礦井機器視覺中低質圖像質量評價方法與系統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：CN119205704B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-25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：202411360045.X，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種礦井機器視覺中低質圖像質量評價方法與系統是由程德強;李自豪;寇旗旗;陳亮亮;宋天舒設計研發完成，并于2024-09-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種礦井機器視覺中低質圖像質量評價方法與系統在說明書摘要公布了：一種礦井機器視覺中低質圖像質量評價方法與系統，方法：設計與圖像失真類型和質量預測相關的提示詞，通過CLIP模型得出失真分布概率和質量預測概率，對新場景中樣本分別進行失真分布和模型預測不確定性兩個方面的代表性排名；采用排名聚合法，選出新場景中部分樣本進行標注；得出新場景已選及舊場景全部樣本的質量特征向量，用相似性度量算法選出舊場景易遷移樣本；對選出的新舊場景樣本進行訓練，完成評價模型構建。系統包括攝像頭、樣本選擇器和特征遷移學習訓練器。本發明減少新場景中失真多樣性的同時減少了標注樣本成本，降低了模型適配新場景的過擬合風險，提高了模型的預測能力及圖像質量評價準確性。

本發明授權一種礦井機器視覺中低質圖像質量評價方法與系統在權利要求書中公布了：1.一種礦井機器視覺中低質圖像質量評價方法，其特征在于，包括如下步驟：S1、設計與圖像失真類型分布相關的Prompts，通過對比語言-圖像預訓練模型得出失真分布概率，采用聚類方法對新場景中的樣本進行失真分布方面的分類和代表性方面的排名，再設計與圖像質量相關的Prompts，采用對模型進行Dropout操作的方法，從模型的預測不確定性方面對新場景中的樣本進行貢獻度方面的排名；S2、采用Dowdall排名聚合法，結合失真分布和預測不確定性兩個維度的排名順序，選出新場景中的具有代表性的部分樣本，并人工標注所選樣本，獲得相應的質量分數標簽；采用預訓練模型的方式，利用所選的部分樣本微調預訓練模型，再重復第一步到第二步，直至新場景中選出樣本的數量達到規定小樣本數量；S3、通過對比語言-圖像預訓練模型中的ImageEncoder模塊得出新場景已選樣本和舊場景全部樣本的質量特征向量，在質量特征空間層面，使用相似性度量算法計算新舊場景中樣本的相似度，并選出舊場景中易遷移的樣本；S4、基于特征遷移學習的策略和微調模型的方法對步驟S3中得到的樣本進行訓練，即先利用舊場景所選易遷移的樣本進行模型的預訓練，再用新場景樣本來微調預訓練后的模型參數，完成圖像質量評價模型的構建。

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