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龙图腾网获悉上海高德威智能交通系统有限公司申请的专利一种图像加密方法、装置、电子设备及存储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：CN114298202B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202111591956.X，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种图像加密方法、装置、电子设备及存储介质是由李辛昭设计研发完成，并于2021-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像加密方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请关于一种图像加密方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域。该方法包括：获取待加密图像；将该待加密图像输入第一神经网络模型，得到该待加密图像的加密噪声图像，该待加密图像的加密噪声图像的类别与该待加密图像的类别相同，该待加密图像的类别用于表征该待加密图像中的对象的类别。本申请中，电子设备得到的待加密图像的加密噪声图像可以对该待加密图像起到很好的加密作用。进而，在其他设备需要进行模型训练时，该电子设备可以向该其他设备发送多个加密噪声图像，避免该其他设备获取到多个样本图像，能够有效地保护样本图像，减少安全隐患。

本发明授权一种图像加密方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像加密方法，其特征在于，包括： 获取待加密图像； 将所述待加密图像输入第一神经网络模型，得到所述待加密图像的加密噪声图像，所述待加密图像的加密噪声图像的类别与所述待加密图像的类别相同，所述待加密图像的类别用于表征所述待加密图像中的对象的类别，所述第一神经网络模型是基于多个样本图像和所述多个样本图像的加密噪声图像训练得到的； 所述方法还包括： 基于第一样本图像从噪声池中获取第一样本图像的待训练噪声图像，所述第一样本图像为所述多个样本图像中的一个，所述噪声池包括所述多个样本图像中每个样本图像的噪声图像； 将第一样本图像的待训练噪声图像和所述第一样本图像输入第二神经网络模型，得到第一概率、所述第一样本图像的待训练噪声图像的第一特征矩阵以及所述第一样本图像的第二特征矩阵；所述第一概率为所述第一样本图像的待训练噪声图像的类别被预测为第一类别的概率，第一类别为所述第一样本图像的类别，所述第一特征矩阵和所述第二特征矩阵分别用于识别所述第一样本图像的类别和所述第一样本图像的待训练噪声图像的类别； 将所述第一样本图像的待训练噪声图像输入第三神经网络模型，得到第二概率，所述第二概率为所述第一样本图像的待训练噪声图像的类别被预测为第二类别的概率，所述第二类别为随机噪声图像的类别； 根据所述第一概率、所述第二概率、所述第一特征矩阵以及所述第二特征矩阵，确定目标损失函数用于表征所述第一类别与第三类别的不一致程度、所述第二类别与所述第三类别的不一致程度和所述第一特征矩阵与所述第二特征矩阵之间的相似度，所述第三类别为所述第一样本图像的待训练噪声图像的类别； 根据所述目标损失函数更新所述第一样本图像的待训练噪声图像的像素值，以生成所述第一样本图像的加密噪声图像。

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