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龙图腾网恭喜浙江数新网络有限公司申请的专利一种以卷积神经网络为基础的软件自适应页面验证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：CN119514610B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202510058479.2，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种以卷积神经网络为基础的软件自适应页面验证方法及系统是由王步飞;原攀峰;陈廷梁;施瑜设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种以卷积神经网络为基础的软件自适应页面验证方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种以卷积神经网络为基础的软件自适应页面验证方法及系统，属于计算机技术领域；该装置包括：获取设备参数；根据设备参数，计算得到视觉效果；根据设备参数和视觉效果，计算得到验证元素的最小尺寸；根据验证元素的最小尺寸和元素内容，生成SVG矢量图；对SVG矢量图进行调整，得到分辨率适配SVG矢量图；将分辨率适配SVG矢量图和视觉效果输入到训练好的卷积神经网络，输出调整结果。本发明技术方案能够在不同的操作系统和设备平台上稳定运行，不受特定硬件或软件环境的限制。

本发明授权一种以卷积神经网络为基础的软件自适应页面验证方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种以卷积神经网络为基础的软件自适应页面验证方法，其特征在于，包括以下步骤：通过WebGL检测图形在当前设备的设备参数；所述设备参数包括屏幕分辨率和相关参数；所述屏幕分辨率包括宽度像素数和高度像素数；所述相关参数包括设备像素比和屏幕尺寸；根据设备参数，计算得到视觉效果；所述视觉效果的计算公式为：V=a*R+b*P+c；式中：V是视觉效果；R是屏幕分辨率；P是相关参数；a是屏幕分辨率R对视觉效果V影响的系数；b是相关参数P对视觉效果V影响的系数；c是视觉效果V的基础值；根据设备参数和视觉效果，计算得到验证元素的最小尺寸；所述验证元素的最小尺寸的计算公式为： ；其中：h是基础尺寸；Rx和Ry分别是屏幕分辨率的宽度像素数和高度像素数；BaseResx和BaseResy分别是基准分辨率的宽度和高度；DPR是设备像素比；根据验证元素的最小尺寸和元素内容，生成SVG矢量图；所述SVG矢量图的计算公式为： ；式中：ElementContent为元素内容；Scale是MinSize缩放ElementContent的函数；AutoScale是确定缩放比例的函数；是元素当前的尺寸；OptimalScaleFactor是根据视图框大小和屏幕分辨计算得到的最佳缩放因子；Auto为特殊标识符；对SVG矢量图进行调整，得到分辨率适配SVG矢量图；所述分辨率适配SVG矢量图的计算公式为：AdjustedSVG=1+P_scale*SVG*RR_reference；式中：AdjustedSVG是分辨率适配SVG矢量图；P_scale是比例因子；R_reference是参考分辨率；将分辨率适配SVG矢量图和视觉效果输入到训练好的卷积神经网络，输出调整结果。

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