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龙图腾网获悉河南大学申请的专利基于深度学习ResNet算法的隐藏密文算法识别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：CN116310505B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202310089228.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于深度学习ResNet算法的隐藏密文算法识别方法是由袁科;端木珂珂;党志豪;白航宇;孙汉林;李征;贾春福设计研发完成，并于2023-02-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习ResNet算法的隐藏密文算法识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习ResNet算法的隐藏密文算法识别方法。该方法包括：收集一组图像集，图像集中的每个图像均携带有类型标签，该类型标签用于指示该图像是否为载密图像，以及载密图像中密文所属的密码算法类型；将图像集作为训练数据，使用深度学习ResNet算法训练得到用于区分输入图像是否为载密图像的分类模型1；将所有载密图像作为训练数据，使用深度学习ResNet算法训练得到用于识别载密图像中密文所属的密码算法类型的分类模型2；将待识别图像输入至训练好的分类模型1，若分类结果表示待识别图像为载密图像，则继续执行；反之，则结束识别；将待识别图像输入至训练好的分类模型2，得到其中密文的密码算法类型。

本发明授权基于深度学习ResNet算法的隐藏密文算法识别方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习ResNet算法的隐藏密文算法识别方法，其特征在于，包括： 步骤1：收集一组图像集PIC＝{PY1,PY2,...,PYN,PN1,PN2,...,PNN}，其中PY表示载密图像，PN表示不含密文的普通图像，下标中的N表示图像的个数；所述图像集中的每个图像均携带有类型标签，该类型标签用于指示该图像是否为载密图像，以及载密图像中密文所属的密码算法类型； 步骤2：将所述图像集作为训练数据，使用深度学习ResNet算法训练得到用于区分输入图像是否为载密图像的分类模型1； 步骤3：将所述图像集中的所有载密图像作为训练数据，使用深度学习ResNet算法训练得到用于识别载密图像中密文所属的密码算法类型的分类模型2； 步骤4：将待识别图像输入至训练好的分类模型1，若分类结果表示所述待识别图像为载密图像，则继续执行步骤5；反之，则结束识别； 步骤5：将待识别图像输入至训练好的分类模型2，得到其中密文所述的密码算法类型。

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河南大学，其通讯地址为：475001 河南省开封市顺河区明伦街85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”。

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