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龍圖騰網獲悉杭州微拍堂文化創意有限公司申請的專利基于人工智能架構優化的古幣多類型精細識別方法及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：CN119919930B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-20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：202510387195.8，技術領域涉及：G06V20/66；該發明授權基于人工智能架構優化的古幣多類型精細識別方法及系統是由成達舜;胡秀云;徐澤文;譚志強設計研發完成，并于2025-03-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于人工智能架構優化的古幣多類型精細識別方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于人工智能架構優化的古幣多類型精細識別方法及系統，包括：首先通過多光譜成像設備采集原始古幣圖像數據，經光照均衡化和噪聲濾除生成標準化初始圖像，再進行含紋理強化的增強處理得到目標圖像。接著調用預訓練的目標古幣識別模型識別古幣類型，獲取類型標識。最后依據該標識檢索歷史古幣數據庫，輸出相關數據并構建精細識別報告，實現古幣多類型的精細識別，提高鑒定準確性與效率。

本發明授權基于人工智能架構優化的古幣多類型精細識別方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于人工智能架構優化的古幣多類型精細識別方法，其特征在于，包括：通過多光譜成像設備采集原始古幣圖像數據，并對所述原始古幣圖像數據進行光照均衡化處理和噪聲濾除，生成標準化的古幣初始圖像；對所述古幣初始圖像進行增強處理，生成目標古幣圖像，所述增強處理包括基于邊緣保持算法的紋理強化處理；調用預先訓練的目標古幣識別模型對所述目標古幣圖像進行古幣類型識別，得到所述目標古幣圖像的古幣類型標識；基于所述古幣類型標識觸發預設歷史古幣數據庫的定向檢索，輸出所述古幣類型標識對應的古幣相關數據，并基于所述古幣相關數據構建得到古幣類型精細識別報告；所述目標古幣識別模型通過以下方式訓練得到，包括：獲取古幣識別模型和樣本古幣圖像，所述樣本古幣圖像中的古幣訓練圖像包括第一古幣訓練圖像和第二古幣訓練圖像，所述第一古幣訓練圖像標記有其對應的古幣類型標識，所述第二古幣訓練圖像為未進行標注的古幣訓練圖像；針對每個古幣訓練圖像，對所述古幣訓練圖像進行區域劃分處理，得到所述古幣訓練圖像的多個古幣子圖像；通過所述古幣識別模型，分別對所述古幣訓練圖像和所述古幣訓練圖像的每一古幣子圖像進行特征抽取處理，得到所述古幣訓練圖像的粗粒度圖像特征和每一古幣子圖像對應的細粒度圖像特征；根據所述第一古幣訓練圖像的古幣類型標識，對所述樣本古幣圖像中每一古幣訓練圖像的粗粒度圖像特征進行對比學習，得到所述第二古幣訓練圖像對應的古幣類型標識；根據每一古幣訓練圖像的粗粒度圖像特征，構建粗粒度特征集，根據每一古幣訓練圖像的古幣子圖像的細粒度圖像特征，構建細粒度特征集；針對每個古幣訓練圖像，在所述粗粒度特征集中遍歷與所述古幣訓練圖像的粗粒度圖像特征鄰近的至少一個近鄰粗粒度圖像特征，根據所述近鄰粗粒度圖像特征所屬古幣訓練圖像的古幣類型標識，確定所述古幣訓練圖像的類別候選項；針對所述古幣訓練圖像的各古幣子圖像，在所述細粒度特征集中遍歷與所述古幣子圖像的細粒度圖像特征鄰近的至少一個近鄰細粒度圖像特征，根據所述近鄰細粒度圖像特征所屬古幣訓練圖像的古幣類型標識，確定所述古幣子圖像的類別候選項；對所述古幣子圖像的類別候選項中的古幣類型標識進行概率分布建模，確定所述古幣子圖像的古幣類型置信分布；對所述古幣子圖像所屬古幣訓練圖像的類別候選項中的古幣類型標識進行概率分布建模，確定所述古幣子圖像所屬古幣訓練圖像的古幣類型置信分布；根據所述古幣子圖像的古幣類型置信分布、和所述古幣子圖像所屬古幣訓練圖像的古幣類型置信分布，計算所述古幣子圖像和該古幣子圖像歸屬的古幣訓練圖像之間的多粒度特征對齊度；根據所述古幣訓練圖像的粗粒度圖像特征，對所述古幣訓練圖像進行古幣類型識別，得到所述古幣訓練圖像對應的粗粒度類型置信分布；根據所述古幣子圖像對應的細粒度圖像特征，對所述古幣子圖像進行古幣類型識別，得到所述古幣子圖像對應的細粒度類型置信分布；根據所述粗粒度類型置信分布、所述細粒度類型置信分布、所述多粒度特征對齊度和所述第二古幣訓練圖像對應的古幣類型標識，對所述古幣識別模型的參數進行迭代優化，得到目標古幣識別模型。

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