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龙图腾网获悉南方科技大学申请的专利图像分类方法、系统、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：CN117689927B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202311458281.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权图像分类方法、系统、电子设备及存储介质是由刘江;黄静琪;章晓庆;金日初;汤晨;姜泓羊设计研发完成，并于2023-11-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像分类方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种图像分类方法、系统、电子设备及存储介质，属于图像数据处理技术领域。方法包括：获取待分类的目标图像输入至预设的图像分类网络中；在图像分类网络中，对目标图像进行特征提取，得到初始特征图，并进行频率分解得到多个频率分量；对每个频率分量进行特征压缩后拼接，得到第一重组特征图，并对特征分布进行分析，确定需要去除的目标特征，并对目标特征进行去除，得到第一选择权重图；基于第一选择权重图进行重复校准，得到第二选择权重图，并将第二选择权重图与初始特征图进行相乘，得到特征校准后的目标特征图；根据目标特征图进行分类，得到目标图像的分类结果。本申请能够提高对目标图像进行分类的准确性。

本发明授权图像分类方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像分类方法，其特征在于，所述方法包括: 获取待分类的目标图像，将所述目标图像输入至预设的图像分类网络中； 在所述图像分类网络中，对所述目标图像进行特征提取，得到初始特征图，并基于所述初始特征图进行频率分解，得到多个频率分量； 对每个所述频率分量进行特征压缩后拼接，得到第一重组特征图，对所述第一重组特征图提取多个系数特征；对每个所述系数特征的特征分布进行分析，得到每个所述系数特征的排序分数；根据所述排序分数，从所述第一重组特征图中确定多个目标特征；对所述第一重组特征图的各个所述目标特征进行去除后，将所述第一重组特征图的每个特征乘以对应的选择权重后进行相加，得到每个所述频率分量对应的融合选择权重图；根据所述融合选择权重图输入至第一全连接层，得到第一输出数据；根据所述第一输出数据输入至第二全连接层后进行激活，生成具备通道依赖关系的第一选择权重图； 基于所述第一选择权重图进行重复校准，得到第二选择权重图，并将所述第二选择权重图与所述初始特征图进行相乘，得到特征校准后的目标特征图； 根据所述目标特征图进行分类，得到所述目标图像的分类结果。

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南方科技大学，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区桃源街道学苑大道1088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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