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龙图腾网获悉安徽浙一南预印科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的智能预印图像优化系统及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：CN119273651B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202411332941.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习的智能预印图像优化系统及方法是由刘放;郑家强;刘志国设计研发完成，并于2024-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的智能预印图像优化系统及方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉技术领域，本发明公开了一种基于深度学习的智能预印图像优化系统及方法；数据收集模块，用于收集图像参数数据、预印设备参数数据和用户行为数据；数据处理模块，用于对获取的图像参数数据、预印设备参数数据和用户行为数据进行预处理，得到图像特征数据集、预印设备特征数据集和用户行为特征数据集；评估用户行为特征数据集对图像特征数据集和预印设备特征数据集产生的影响，得到影响特征数据集；图像误差预测模块，用于根据影响特征数据集训练获取预印图像误差预测模型，通过预印图像误差预测模型预测得到预印图像误差；通过准确的误差预测，系统可以为用户提供优化建议，从而提高印刷质量和效率。

本发明授权一种基于深度学习的智能预印图像优化系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的智能预印图像优化系统，其特征在于，包括： 数据收集模块，用于收集图像参数数据、预印设备参数数据和用户行为数据；所述图像参数数据包括图像属性数据、图像格式数据、色彩校准数据和图像噪点数据；图像属性数据包括图像分辨率数据、颜色空间数据、位深度、压缩率、元数据、图像亮度数据和对比度数据； 预印设备参数数据包括打印分辨率、扫描分辨率、色彩模式参数和纸张类型与尺寸参数；用户行为数据包括图像调整行为和用户偏好数据； 预印设备参数数据和用户行为数据通过嵌入式传感器和用户终端获取； 图像参数数据通过SwinTransformer获取；经过多头自注意力机制、滑窗机制和PatchMerging操作后，最终输出特征矩阵；对最终输出的特征矩阵进行进一步分析提取，得到图像参数数据； 数据处理模块，用于对获取的图像参数数据、预印设备参数数据和用户行为数据进行预处理，得到图像特征数据集、预印设备特征数据集和用户行为特征数据集；评估用户行为特征数据集对图像特征数据集和预印设备特征数据集产生的影响，得到影响特征数据集； 图像误差预测模块，用于根据影响特征数据集训练获取预印图像误差预测模型，通过预印图像误差预测模型预测得到预印图像误差； 质量评估模块，用于将预测的预印图像误差与预设的预印图像误差阈值进行对比，判断预印图像质量是否达标； 优化评估模块，若预印图像质量达标，则不需要对预印图像进行优化，通过智能预印终端直接发出印刷指令，对预印图像进行印刷；若预印图像质量不达标，则需要对预印图像进行优化，通过智能预印终端发出优化指令，并自动收集需要优化的预印图像数据； 优化执行模块，用于根据需要优化的预印图像数据训练获取图像缺陷检测模型，基于图像缺陷检测模型获取预印图像缺陷类型；通过预印图像缺陷程度评估模型得到预印图像缺陷类型的严重程度，根据预印图像缺陷类型的严重程度执行相对应的图像优化方案；各个模块之间通过有线和或无线的方式进行连接。

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