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龍圖騰網(wǎng)恭喜中移(成都)信息通信科技有限公司;中國(guó)移動(dòng)通信集團(tuán)有限公司申請(qǐng)的專利一種圖像分類方法、裝置、設(shè)備及計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114255201B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-29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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202010952171.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)一種圖像分類方法、裝置、設(shè)備及計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)是由王旭浩;楊了;胡冉杰;馬靖博;黃承基設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2020-09-11向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種圖像分類方法、裝置、設(shè)備及計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明實(shí)施例提供了一種圖像分類方法、裝置、設(shè)備及計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：獲取訓(xùn)練圖像；基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層對(duì)訓(xùn)練圖像進(jìn)行卷積計(jì)算，得到第一特征圖；基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層對(duì)第一特征圖進(jìn)行卷積計(jì)算，得到第二特征圖；基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的第三卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層拼接第二特征圖、預(yù)先獲取的裸眼視力向量以及預(yù)先獲取的矯正視力向量，得到五維向量；基于五維向量對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到圖像分類模型。該模型不僅能夠提取圖像中的特征信息，還以患者矯正視力與裸眼視力作為輔助診斷因素，綜合圖像與患者的相關(guān)數(shù)據(jù)，提高了分類準(zhǔn)確度。

本發(fā)明授權(quán)一種圖像分類方法、裝置、設(shè)備及計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種圖像分類模型訓(xùn)練方法，其特征在于，所述方法包括：獲取訓(xùn)練圖像；基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層對(duì)所述訓(xùn)練圖像進(jìn)行卷積計(jì)算，得到第一特征圖；基于所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層對(duì)所述第一特征圖進(jìn)行卷積計(jì)算，得到第二特征圖，其中，所述卷積計(jì)算用于對(duì)所述第一特征圖進(jìn)行特征圖裁剪，所述第二特征圖是所述第一特征圖進(jìn)行裁剪后的特征圖，所述第二特征圖為三維特征圖；基于所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的第三卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層拼接所述第二特征圖、預(yù)先獲取的裸眼視力向量以及預(yù)先獲取的矯正視力向量，得到五維向量；基于所述五維向量對(duì)所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到圖像分類模型；所述第三卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層包括全局平均池化層、全連接層、softmax函數(shù)、sigmoid函數(shù)；所述基于所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的第三卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層將所述第二特征圖、預(yù)先獲取的裸眼視力向量以及預(yù)先獲取的矯正視力向量進(jìn)行拼接，得到五維向量，包括：基于所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的第三卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層提取所述第二特征圖的第二特征圖向量；將所述第二特征圖向量、所述預(yù)先獲取的裸眼視力向量以及預(yù)先獲取的矯正視力向量進(jìn)行拼接，得到第一向量；將所述第一向量傳入所述全局平均池化層進(jìn)行全局平均池化處理，得到第二向量；將所述第二向量先后傳入所述全連接層、softmax函數(shù)、sigmoid函數(shù)，得到所述五維向量。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人中移(成都)信息通信科技有限公司;中國(guó)移動(dòng)通信集團(tuán)有限公司，其通訊地址為：610041 四川省成都市中國(guó)(四川)自由貿(mào)易試驗(yàn)區(qū)成都高新區(qū)交子大道575號(hào)J座6樓；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)”。