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龍圖騰網恭喜深圳大學申請的專利圖像處理方法、裝置、計算機設備和存儲介質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：CN113989523B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-10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：202111248774.2，技術領域涉及：G06V10/44；該發明授權圖像處理方法、裝置、計算機設備和存儲介質是由趙之能;曹文明;廉德亮設計研發完成，并于2021-10-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本圖像處理方法、裝置、計算機設備和存儲介質在說明書摘要公布了：本申請涉及一種圖像處理方法、裝置、計算機設備和存儲介質。所述方法包括：將多個樣本圖像輸入至所述特征提取網絡，并通過特征提取網絡對樣本圖像進行特征提取處理，得到所述樣本圖像對應的圖像特征；將多個所述圖像特征輸入至所述編碼模塊進行類別編碼，得到多個與所述圖像特征相應的編碼特征；將所述多個編碼特征依次輸入多個所述段內度量模塊進行迭代圖卷積處理，得到多個與所述編碼特征相應的卷積特征，通過多個段內度量模塊對編碼特征進行迭代圖卷積處理，從而增加了圖神經網絡的深度，將所述多個卷積特征輸入至所述線性層進行分類處理，可得到未知類別圖像的分類結果，在增加了圖神經網絡深度和聚合能力的基礎上，提高了分類結果的準確度。

本發明授權圖像處理方法、裝置、計算機設備和存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種圖像處理方法，其特征在于，應用于包括特征提取網絡和特征分類網絡的圖神經網絡，所述特征分類網絡包括編碼模塊、多個段內度量模塊和線性層，所述方法包括：將多個樣本圖像輸入至所述特征提取網絡，并通過所述特征提取網絡對所述樣本圖像進行特征提取處理，得到所述樣本圖像對應的圖像特征；其中，所述多個樣本圖像包括已知類別圖像和未知類別圖像；將多個所述圖像特征輸入至所述編碼模塊進行類別編碼，得到多個與所述圖像特征相應的編碼特征；將所述多個編碼特征依次輸入多個所述段內度量模塊進行迭代圖卷積處理，得到多個與所述編碼特征相應的卷積特征；將所述多個卷積特征輸入至所述線性層進行分類處理，得到相應的分類結果；其中，所述分類結果包括所述未知類別圖像的類別；所述段內度量模塊包括鄰接感知網絡和圖卷積網絡，所述將所述多個編碼特征依次輸入多個所述段內度量模塊進行迭代圖卷積處理，得到多個與所述編碼特征相應的卷積特征，包括：將所述多個編碼特征輸入至所述鄰接感知網絡，確定各個所述編碼特征之間的鄰接關系，生成鄰接矩陣；將所述多個編碼特征和所述鄰接矩陣輸入至所述圖卷積網絡進行圖卷積處理，得到多個與所述編碼特征相應的分段特征；將所述多個分段特征依次輸入多個所述段內度量模塊進行迭代圖卷積處理，得到所述卷積特征；所述鄰接感知網絡包括學習網絡、殘差網絡和輸出層，所述將所述多個編碼特征輸入至所述鄰接感知網絡，確定各個所述編碼特征之間的鄰接關系，生成鄰接矩陣，包括：將多個特征差異絕對值輸入至所述學習網絡，學習所述特征差異絕對值對應的兩個所述編碼特征之間的鄰接關系，得到多個用于指示所述鄰接關系的候選矩陣；其中，所述特征差異絕對值用于指示任意兩個所述編碼特征相應數值之間差值的絕對值；將所述多個特征差異絕對值輸入至所述殘差網絡，得到多個與所述特征差異絕對值相應的反饋矩陣；將多個所述候選矩陣與相應所述反饋矩陣之間的和輸入至所述輸出層，生成所述鄰接矩陣。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人深圳大學，其通訊地址為：518000 廣東省深圳市南山區粵海街道南海大道3688號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。