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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于深度学习和三支决策的花卉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：CN119516260B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411557015.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于深度学习和三支决策的花卉图像分类方法是由张旭光;郭林萍;方银锋设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习和三支决策的花卉图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习和三支决策的花卉图像分类方法，首先，采用AlexNet深度学习模型对花卉图像进行初次分类，获取初步的分类结果。随后，通过三支决策方法对初次分类结果进行处理，将测试集数据划分为确定域、不确定域和拒绝域。对于处于不确定域的数据，在原有模型的基础上，加权融合多模型与多通道注意力模块结合，为分类层提供了更多的数据信息，进一步提升了分类层对边界域中的样本做出决策，避免了盲目决策带来的风险。这种多模型融合与注意力模块的结合，不仅能够捕捉到图像中的细微特征，还能有效提升模型的泛化能力和鲁棒性，从而显著提高花卉图像分类的总体精确度。

本发明授权基于深度学习和三支决策的花卉图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习和三支决策的花卉图像分类方法，其特征在于：首先，采用AlexNet深度学习模型对花卉图像进行初次分类，获取初步的分类结果； 随后，通过三支决策方法对初次分类结果进行处理，将测试集数据划分为确定域、不确定域和拒绝域；具体如下： 通过初步分类得到的结果确定三支决策阈值参数α和β对测试集划定正域、负域和边界域： 其中，λPP,λBP,λNP分别表示此图像属于对应类别时，采取行动属于、不一定属于和不属于对应类别时的损失，λPN,λBN,λNN分别表示此图像不属于对应类别时，采取行动属于、不一定属于和不属于对应类别时的损失； 对于处于不确定域的数据，在原有模型的基础上加权融合MobilNet_V2模型并引入注意力模块，并通过多层次的特征提取与融合；具体如下： 4.1采用多模型加权融合方式通过先放大再压缩，再将linear bottleneck替换原本的非线性激活变换； 在初次分类的基础上通过一个1×1卷积层将AlexNet特征图通道数从256调整到1280，同时添加一层双线性插值进行上采样改变特征空间维度，其计算公式为： 其中，fi，j、fi，j+1、fi+1,j、fi+1,j+1是已知坐标，x,y是目标位置相对于已知坐标的偏移量；使用双线性插值法进行上采样将AlexNet的特征空间维度与MobileNet_V2特征的空间维度相匹配； 4.2引入多通道注意力模块多通道注意力模块分别由通道注意力和空间注意力组成，其计算公式为： 其中，输入为中间特征图F∈RC×H×W，一维通道注意图为Mc∈RC×1×1和二维空间注意图为Ms∈R1×H×W，其中表示的元素乘法。

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