買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標(biāo)用IPTOP,全免費(fèi)！專利年費(fèi)監(jiān)控用IP管家,真方便！

龍圖騰網(wǎng)獲悉太原工業(yè)學(xué)院申請(qǐng)的專利基于深度學(xué)習(xí)的智能圖像識(shí)別系統(tǒng)及方法獲國(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：CN119963950B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-20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：202510451037.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/774；該發(fā)明授權(quán)基于深度學(xué)習(xí)的智能圖像識(shí)別系統(tǒng)及方法是由范剛;劉曉進(jìn);黃剛;李蕓;殷國(guó)玲;李佳設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-04-11向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于深度學(xué)習(xí)的智能圖像識(shí)別系統(tǒng)及方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了基于深度學(xué)習(xí)的智能圖像識(shí)別系統(tǒng)及方法，包括：通過預(yù)訓(xùn)練的圖像和文本特征提取網(wǎng)絡(luò)分別從圖像和文本中提取高級(jí)語義特征；使用擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)將圖像和文本特征從低維空間映射到更高維度；引入局部和全局對(duì)比學(xué)習(xí)策略，通過動(dòng)態(tài)重采樣和記憶增強(qiáng)機(jī)制優(yōu)化圖像和文本特征的相似性；通過生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)或變分自編碼器從圖像特征生成輔助文本信息，并與真實(shí)文本標(biāo)簽進(jìn)行對(duì)比學(xué)習(xí)；在高維統(tǒng)一嵌入空間中，通過精細(xì)的回歸優(yōu)化和語義匹配評(píng)分機(jī)制，使得圖像和文本在推理階段能夠高效匹配并完成圖像識(shí)別任務(wù)。本發(fā)明可以使圖像和文本的語義相似度得以通過相同的距離度量進(jìn)行比較，從而在推理階段實(shí)現(xiàn)高效的圖像與文本匹配。

本發(fā)明授權(quán)基于深度學(xué)習(xí)的智能圖像識(shí)別系統(tǒng)及方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于深度學(xué)習(xí)的智能圖像識(shí)別方法，其特征在于，包括：步驟1：通過預(yù)訓(xùn)練的圖像和文本特征提取網(wǎng)絡(luò)分別從圖像和文本中提取高級(jí)語義特征；步驟2：使用擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)將圖像和文本特征從低維空間映射到更高維度，增強(qiáng)語義信息，并通過對(duì)齊層將兩者映射到統(tǒng)一的高維語義空間；步驟3：引入局部和全局對(duì)比學(xué)習(xí)策略，通過動(dòng)態(tài)重采樣和記憶增強(qiáng)機(jī)制優(yōu)化圖像和文本特征的相似性，強(qiáng)化多模態(tài)間的語義關(guān)聯(lián)，包括：通過引入局部和全局對(duì)比學(xué)習(xí)策略，優(yōu)化圖像和文本特征的相似性，強(qiáng)化多模態(tài)間的語義關(guān)聯(lián)，局部對(duì)比學(xué)習(xí)聚焦于物體級(jí)別語義對(duì)比，設(shè)計(jì)局部對(duì)比損失函數(shù)，最大化正樣本對(duì)相似度，最小化負(fù)樣本對(duì)相似度，引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)有效局部特征；全局對(duì)比學(xué)習(xí)關(guān)注整體場(chǎng)景或語境對(duì)比，設(shè)計(jì)全局對(duì)比損失函數(shù)，優(yōu)化模型對(duì)整體場(chǎng)景的理解；還引入動(dòng)態(tài)重采樣機(jī)制，根據(jù)模型當(dāng)前學(xué)習(xí)情況，動(dòng)態(tài)選擇大難度樣本，增加困難樣本出現(xiàn)概率，避免過擬合簡(jiǎn)單類別，同時(shí)，借助記憶增強(qiáng)對(duì)比學(xué)習(xí)，利用記憶網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)歷史對(duì)比樣本，通過回放機(jī)制幫助模型記住類別間語義差異；步驟4：通過生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)或變分自編碼器從圖像特征生成輔助文本信息，并與真實(shí)文本標(biāo)簽進(jìn)行對(duì)比學(xué)習(xí)，進(jìn)一步細(xì)化圖像和文本的語義映射；步驟5：在高維統(tǒng)一嵌入空間中，通過回歸優(yōu)化和語義匹配評(píng)分機(jī)制，使得圖像和文本在推理階段能夠高效匹配并完成圖像識(shí)別任務(wù)，包括：通過回歸優(yōu)化機(jī)制，采用雙向距離損失函數(shù)，最小化匹配樣本距離，最大化非匹配樣本距離，實(shí)現(xiàn)圖像和文本嵌入空間優(yōu)化，引入平衡因子調(diào)整優(yōu)化強(qiáng)度，保持圖像和文本語義一致性及適度多樣性；在推理階段，對(duì)新圖像和文本描述，先通過特征提取網(wǎng)絡(luò)提取高級(jí)特征，再通過擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)映射到高維嵌入空間對(duì)齊，通過語義匹配評(píng)分衡量圖像和文本相似性，判斷匹配程度，對(duì)于目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)，結(jié)合圖像區(qū)域特征和文本特征，利用區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行目標(biāo)定位，結(jié)合匹配評(píng)分確認(rèn)目標(biāo)類別，最終實(shí)現(xiàn)高精度的圖像識(shí)別。

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)人太原工業(yè)學(xué)院，其通訊地址為：030008 山西省太原市尖草坪區(qū)新蘭路31號(hào)；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)”。