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龙图腾网获悉中科南京信息高铁研究院申请的专利一种基于容器技术的图像自动化分类封装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：CN120563942B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202511053939.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于容器技术的图像自动化分类封装系统及方法是由覃万里;田秋雨;唐宏伟;李一丁;朱瑞设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于容器技术的图像自动化分类封装系统及方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像分类和容器技术领域，公开了一种基于容器技术的图像自动化分类封装系统及方法。本发明的系统架构包括业务应用层、接口交互层、图像算法层、引擎框架层、资源管理层、硬件基础层。本发明结合图像分类算法和容器构建编排技术，能够利用有限的算力资源，高效地应对不同规模的图像分类任务，使得图像分类变得更加容易实现和管理，在极少人工干预的情况下，即可进行图像自动检测、识别、分类和模型算法的自主训练、优化升级。本发明提高了图像分类的速度和准确性，简化了程序的构建部署流程，使模型算法的移植更加稳定和灵活，降低了人工成本。

本发明授权一种基于容器技术的图像自动化分类封装系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于容器技术的图像自动化分类封装系统，其特征在于，包括硬件基础层、资源管理层、引擎框架层、图像算法层、接口交互层和业务应用层； 硬件基础层包括GPU计算单元、多核CPU及分布式存储DISK构成的异构计算资源池； 资源管理层利用Docker进行容器化封装，利用CUDA运行时驱动GPU计算单元，利用Linux操作系统对计算资源和存储资源进行统一纳管，实现资源统一调度； 引擎框架层集成PyTorch深度学习引擎、Djiango后端框架及Vue前端框架，通过nvidia-docker提供GPU容器化支持； 图像算法层集成多模态融合算法模块，所述多模态融合算法模块采用分层模块化设计，包括通用预处理模块和核心决策模块两级处理单元，完成图像的检测识别和分类； 通用预处理模块包括超分辨率增强Real-ESRGAN模块、目标检测YoLoV8-CA模块和语义分割Segment-Anything模块； Real-ESRGAN模块对低质输入图像进行超分辨率重建，恢复图像关键纹理细节； YoLoV8-CA模块集成坐标注意力机制，实现高精度目标定位与筛选； Segment-Anything模块执行像素级语义分割，精准提取目标轮廓特征； 核心决策模块包括ResNext-CBAM模块和ResNext-CBAM-数字标签模块； ResNext-CBAM模块用于纯视觉特征分类，通过卷积块注意力机制强化图像中的关键区域识别，图像中的关键区域包括图像中去除背景后真正目标位置区域； ResNext-CBAM-数字标签模块用于多模态场景，融合数字标签文本特征与视觉特征进行联合决策； 接口交互层包括图像处理与分析API、图像管理API和图像预测结果展示API；图像处理与分析API调用容器管理接口处理分类任务，调用图像算法层接口处理图像数据；图像管理API控制未分类区域、已分类区域和未识别区域的数据流转；图像预测结果展示API返回结构化分类结果并展示； 容器管理接口采用自适应弹性容器调度算法，通过公式计算图像处理任务所需容器实例数； 其中Q代表实时任务队列中的待处理图像总量，单位为张；T代表单容器实例每秒可处理的图像数量，单位为张秒；Q与T的比值代表处理当前负载所需的最小容器数；U代表当前GPU资源利用率；代表基于GPU利用率的弹性系数，当U50%时，的值为1.5，代表分配150%的基础容器资源加速任务处理；当U≥50%时，的值为0.8，代表仅分配80%的基础容器资源避免资源争抢； 业务应用层包括图像上传模块、图像搜索模块、图像区域管理模块和图像预测结果展示模块；图像上传模块接收用户上传图像至未分类区域；图像搜索模块支持关键字检索已分类区域中的图像；图像区域管理模块可视化展示未分类区域、已分类区域和未识别区域中的图像及状态；图像预测结果展示模块输出最终排名前三的预测分类结果以及排名第一位的预测分类结果，最终排名前三的预测分类结果包括预测的目标名称和可能的概率，排名第一位的预测分类结果包括匹配的高清图片、目标名称、目标概率、所属的具体国家或地区、所属级别类型。

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