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龙图腾网获悉中国烟草总公司广西壮族自治区公司申请的专利一种图片翻拍识别方法、系统、装置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：CN115239649B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202210800287.0，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权一种图片翻拍识别方法、系统、装置及存储介质是由李焕森;覃忠达;谭春;林光耀;秦岑;赵贝贝;黄庆庆设计研发完成，并于2022-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图片翻拍识别方法、系统、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种图片翻拍识别方法、系统、装置及存储介质，方法包括：获取第一图片样本，确定第一图片样本的三维姿态信息，并根据三维姿态信息对第一图片样本进行标注得到训练样本集；将训练样本集输入到预先构建的多分支卷积神经网络中进行训练，得到训练好的图片翻拍识别模型；获取待识别图片，将待识别图片输入到图片翻拍识别模型，根据识别结果确定待识别图片是否为翻拍图片；其中，多分支卷积神经网络包括前置卷积层、姿态识别分支网络以及翻拍识别分支网络。本发明提高了图片翻拍识别的准确度，可广泛应用于计算机视觉技术领域。

本发明授权一种图片翻拍识别方法、系统、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图片翻拍识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取第一图片样本，确定所述第一图片样本的三维姿态信息，并根据所述三维姿态信息对所述第一图片样本进行标注得到训练样本集； 将所述训练样本集输入到预先构建的多分支卷积神经网络中进行训练，得到训练好的图片翻拍识别模型； 获取待识别图片，将所述待识别图片输入到所述图片翻拍识别模型，根据识别结果确定所述待识别图片是否为翻拍图片； 其中，所述多分支卷积神经网络包括前置卷积层、姿态识别分支网络以及翻拍识别分支网络，所述前置卷积层用于对输入图片进行特征提取，所述姿态识别分支网络用于根据提取的图片特征识别输入图片的三维姿态，所述翻拍识别分支网络用于根据提取的图片特征和识别得到的三维姿态识别输入图片是否为翻拍图片； 所述根据所述三维姿态信息对所述第一图片样本进行标注得到训练样本集这一步骤，其具体包括： 根据所述三维姿态信息确定所述第一图片样本的第一标签； 根据所述第一图片样本是否翻拍确定所述第一图片样本的第二标签； 根据所述第一图片样本、所述第一标签以及所述第二标签构建训练样本集； 所述将所述训练样本集输入到预先构建的多分支卷积神经网络中进行训练这一步骤，其具体包括： 将所述训练样本集输入到所述前置卷积层，通过所述前置卷积层对所述第一图片样本进行特征提取得到第一特征子图； 将所述第一特征子图输入到所述姿态识别分支网络进行姿态识别，并根据姿态识别结果和所述第一标签确定第一损失值，进而根据所述第一损失值通过反向传播算法更新所述前置卷积层和所述姿态识别分支网络的参数； 将所述第一特征子图和姿态识别结果输入到所述翻拍识别分支网络进行翻拍识别，并根据翻拍识别结果和所述第二标签确定第二损失值，进而根据所述第二损失值通过反向传播算法更新所述前置卷积层和所述翻拍识别分支网络的参数； 所述三维姿态信息为所述第一图片样本中前景物体的三维姿态角度，所述确定所述第一图片样本的三维姿态信息这一步骤，其具体包括： 确定所述第一图片样本的前景图像，所述前景图像为所述前景物体所在的图像区域； 确定所述前景图像的多个关键特征区域，并提取所述关键特征区域中的特征像素点； 根据所述特征像素点的位置关系进行姿态估计，得到所述前景物体的三维姿态角度。

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中国烟草总公司广西壮族自治区公司，其通讯地址为：530022 广西壮族自治区南宁市青秀区茶花园路25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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