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龙图腾网获悉广州明医医疗科技有限公司申请的专利基于多模态深度学习的图像处理方法、装置、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：CN116579991B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202310443935.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于多模态深度学习的图像处理方法、装置、设备及介质是由梁恒瑞;晏泽平;何建行设计研发完成，并于2023-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态深度学习的图像处理方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态深度学习的图像处理方法、装置、设备及介质。方法包括：对多张原始图像进行预处理得到增强图像，将各增强图像标记为第一模态；将各增强图像输入分割网络，输出各增强图像中目标识别对象对应的分割掩码，将各分割掩码标记为第二模态；从预设分割网络的主干部分提取多个高维度图像特征信息，将各高维度图像特征信息标记为第三模态；对预设分割网络进行自编码预训练得到修正分割网络，从修正分割网络的主干部分提取多个预训练图像特征信息，将各预训练图像特征信息标记为第四模态；将第一模态、第二模态、第三模态和第四模态输入分类网络，输出多种图像类别的置信度信息。通过多种模态结合，图像准确率和鲁棒性明显提升。

本发明授权基于多模态深度学习的图像处理方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态深度学习的图像处理方法，其特征在于，所述方法包括： 对多张原始图像进行预处理，得到对应的增强图像，并将各所述增强图像标记为第一模态； 将各所述增强图像输入至预设分割网络，控制所述预设分割网络输出各所述增强图像中目标识别对象对应的分割掩码，并将各所述分割掩码标记为第二模态； 从所述预设分割网络的主干部分中提取多个高维度图像特征信息，并将各所述高维度图像特征信息标记为第三模态； 对所述预设分割网络进行自编码预训练，得到修正分割网络，从所述修正分割网络的主干部分中提取多个预训练图像特征信息，并将各所述预训练图像特征信息标记为第四模态； 将所述第一模态、所述第二模态、所述第三模态和所述第四模态输入至预设分类网络，控制所述预设分类网络输出多种图像类别的置信度信息； 其中，所述预设分类网络包括3D动作学习子网络和时间序列编码子网络，所述置信度信息包括第一置信度信息和第二置信度信息，所述将所述第一模态、所述第二模态、所述第三模态和所述第四模态输入至预设分类网络，控制所述预设分类网络输出多种图像类别的置信度信息，包括： 将所述第一模态和所述第二模态输入至所述3D动作学习子网络，控制所述3D动作学习子网络输出多种所述图像类别的第一置信度信息； 将所述第三模态和所述第四模态输入至所述时间序列编码子网络，控制所述时间序列编码子网络输出多种所述图像类别的第二置信度信息。

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