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龙图腾网获悉西安电子科技大学广州研究院申请的专利基于深度学习的复杂光照成像下的图像分类方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115294387B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210806445.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于深度学习的复杂光照成像下的图像分类方法是由王晓甜;王可心;赵至夫;梁硕;张鑫钰;石钟熙设计研发完成，并于2022-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的复杂光照成像下的图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉和数字图像处理技术领域，具体的说是基于深度学习的复杂光照成像下的图像分类方法，包括收集模块和处理模块；本发明通过将源图像进行切分处理，对分片后的图像进行分类处理，分类后将输出该图像对应类别的概率，分类网络将输出更丰富的图像信息，通过将源图像进行切分处理，将分片后的图片输入分类网络中，得到每个小片图像对应的概率，将得到的结果组成结果矩阵，并输入决策网络中，决策网络学习到了关于源图像不同位置的概率信息，有效避免了因局部过曝光造成的干扰，图片分片处理，避免目标与背景之间相似部分的干扰，提高分类的准确率，小片图片分类网络输出四个类别的概率，有效避免了不均匀的光照对图片分类的影响。

本发明授权基于深度学习的复杂光照成像下的图像分类方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的复杂光照成像下的图像分类方法，包括收集模块和处理模块，其特征在于：所述收集模块包括如下步骤： S1、利用光感原件对不同时段的所需物体图像的照度，并对所需物体图像的不同照度范围进行分类； S2、对第一范围的图像，通过基于深度卷积神经网络的目标检测算法FAsterR-CNN处理； S3、对第二范围的图像，通过基于区域协方差引导的卷积神经网络算法处理； S4、基于筛选出来的所需物体，获取当前视频帧中的全部所述物体的实时位置和类别信息； S5、使用AUC和MAE评价检测结果， 所述处理模块与所述收集模块对应； 所述步骤S1具体包括： S11、收集大量不同时间段的同一场景的图片，统计分析各个时间段的照度范围，制作照度范围参考对照表； S12、通过光感原件探测摄像头传输的所需物体图像的照度，对比所述照度范围参考对照表，判断图像的类别是第一范围的图像还是第二范围的图像； 所述处理模块包括源图像预处理、图像切片、分类网络分类、决策网络决策和输出结果，具体包括如下步骤： A、源图像预处理：源图像尺寸为2160*3840，根据算法的需要先将感兴趣区域裁剪出来，得到2160*1720的图片，在将其resize成1080*860的图片以备后续使用； B、图像切片：将1080*860的图片切分成35721*17个50*50的小片图片； C、分类网络分类，并得到分类张量：将小片图片输入分类网络中，得到每张小片图片的分类结果，并将分类结果组成21*17的分类张量； D、决策网络决策：将21*17的分类张量输入决策网络中，得到最终的决策结果； E、输出结果：将决策结果输出。

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