中国人民解放军海军工程大学唐劲松获国家专利权
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龙图腾网获悉中国人民解放军海军工程大学申请的专利一种具备尺度等变性的图像缩放尺度模式感知方法及系统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：CN114663281B 。
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：202210277862.3，技术领域涉及：G06T3/4007；该发明授权一种具备尺度等变性的图像缩放尺度模式感知方法及系统是由唐劲松;宁明强;钟何平;张鹏;吴浩然;张智圣;李涵设计研发完成，并于2022-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种具备尺度等变性的图像缩放尺度模式感知方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种具备尺度等变性的图像缩放尺度模式感知方法，包括：采用标准尺度样本的数据集进行训练，获取训练好的卷积神经网络；对测试集中的每个随机尺度样本进行放大和缩小，形成多种尺度样本构成的多层图像金字塔；使用所述训练好的卷积神经网络构建与所述多层图像金字塔的层数相匹配的孪生卷积神经网络集，将所述多种尺度样本送入所述孪生卷积神经网络集进行并行推理，获取多通道的分类分数矩阵；根据所述分类分数矩阵进行分类和尺度估计。本发明的方法具有良好的尺度等变性，且在目标分类的同时能够进行对未知尺度的估计，可应用于医学图像、遥感图像等的尺度等变模式识别任务，具备更广泛的适用性。
本发明授权一种具备尺度等变性的图像缩放尺度模式感知方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种具备尺度等变性的图像缩放尺度模式感知方法，其特征在于，包括： 采用标准尺度样本的数据集进行训练，获取训练好的卷积神经网络； 对测试集中的每个随机尺度样本进行放大和缩小，形成多种尺度样本构成的多层图像金字塔； 使用所述训练好的卷积神经网络构建与所述多层图像金字塔的层数相匹配的孪生卷积神经网络集，将所述多种尺度样本送入所述孪生卷积神经网络集进行并行推理，获取多通道的分类分数矩阵； 根据所述分类分数矩阵进行分类和尺度估计； 其中，所述根据所述分类分数矩阵进行分类和尺度估计具体为： 先根据所述分类分数矩阵的最大值得到对应的横纵坐标，然后根据所述横纵坐标获取预测类别和尺度估计值； 还包括： 对所述分类分数矩阵进行logsoftmax操作，并以经过所述logsoftmax操作后的分类分数矩阵为依据进行分类和尺度估计。
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