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龙图腾网获悉桂林电子科技大学;桂林航天工业学院申请的专利基于分类模型的图像检测方法、电子设备及介质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：CN116091389B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202210816429.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于分类模型的图像检测方法、电子设备及介质是由胡聪;江文文;周甜;廖海文;朱爱军;许川佩;黄喜军;万春霆;陈涛设计研发完成，并于2022-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分类模型的图像检测方法、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于分类模型的图像检测方法、电子设备及介质，包括：获取待测电机磁瓦的样本图集，根据样本图集对分类模型进行训练；将获取到的目标灰度图输入训练后的分类模型进行类别检测，得到目标灰度图的类别标签；对分类模型的训练包括：将样本图集输入分类模型，对样本图集中的样本灰度图进行图层划分，得到样本灰度图的张量信息；对张量信息进行特征提取，得到样本灰度图的特征信息；根据预设伽马校正值以及预设分层伽马校正算法对张量信息进行校正，得到校正结果；根据校正结果以及样本标签训练分类模型。本发明实施例中，能够通过分类模型对电机磁瓦的图片进行光源校正，提升模型的分类性与鲁棒性。

本发明授权基于分类模型的图像检测方法、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于分类模型的图像检测方法，其特征在于，包括： 获取待测电机磁瓦的样本图集，所述样本图集包括多张有携带样本标签的样本灰度图，其中，所述样本标签用于表征所述样本灰度图的类型； 根据所述样本图集对所述分类模型进行训练； 将获取到的目标灰度图输入训练后的所述分类模型进行类别检测，得到所述目标灰度图的类别标签； 其中，对所述分类模型的训练包括： 将所述样本图集输入所述分类模型，使得所述分类模型对所述样本图集中的所述样本灰度图进行图层划分，得到所述样本灰度图的张量信息； 对所述张量信息进行特征提取，得到所述样本灰度图的特征信息； 根据预设伽马校正值以及预设分层伽马校正算法对所述张量信息进行校正，得到校正结果； 根据所述校正结果以及所述样本标签训练所述分类模型； 所述根据预设伽马校正值以及预设分层伽马校正算法对所述张量信息进行校正，得到校正结果，包括： 根据所述特征信息得到特征图片； 对所述特征图片进行特征处理，得到所述特征图片的张量特征； 对所述张量特征通过激活函数激活得到所述预设伽马校正值； 根据所述预设伽马校正值以及所述预设分层伽马校正算法对所述张量信息和所述张量特征进行校正，得到所述校正结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人桂林电子科技大学;桂林航天工业学院，其通讯地址为：530022 广西壮族自治区桂林市七星区金鸡路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。