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龙图腾网恭喜东声(苏州)智能科技有限公司申请的专利基于单正类图像建立的图像分类方法和装置、存储介质和计算机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：CN114092733B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202010769102.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于单正类图像建立的图像分类方法和装置、存储介质和计算机是由韩旭;陈彦龙;张裕河设计研发完成，并于2020-08-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于单正类图像建立的图像分类方法和装置、存储介质和计算机在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于单正类图像建立的图像分类方法和装置、存储介质和计算机。所述图像分类方法包括：提供单正类图像集、编码神经网络模型、解码神经网络模型和单类支持向量机模型；将所述单正类图像集中的正类图像输入所述编码神经网络模型进行训练，此时所述编码神经网络模型提取所述正类图像的特征，所述解码神经网络模型基于提取的特征解码出还原图像，经过训练得到最终的编码神经网络模型；将提取的各个正类图像的特征输入所述单类支持向量机模型进行训练以划分正类图像范围，得到最终的单类支持向量机模型；最终的编码神经网络模型和最终的单类支持向量机模型联合对待检测图像进行图像分类以判断所述待检测图像是否为正类图像。

本发明授权基于单正类图像建立的图像分类方法和装置、存储介质和计算机在权利要求书中公布了：1.一种基于单正类图像建立的图像分类方法，其特征在于，其包括：提供单正类图像集、编码神经网络模型、解码神经网络模型和单类支持向量机模型，其中所述单正类图像集包括多张正类图像；将所述单正类图像集中的正类图像输入所述编码神经网络模型以对所述编码神经网络模型进行训练，此时所述编码神经网络模型提取所述正类图像的特征，所述解码神经网络模型基于所述编码神经网络模型提取的特征解码出还原图像，经过训练得到最终的编码神经网络模型；将最终的编码经网络模型提取的各个正类图像的特征输入所述单类支持向量机模型进行训练以划分正类图像范围，得到最终的单类支持向量机模型；将待检测图像输入最终的编码神经网络模型进行特征提取，最终的单类支持向量机模型基于最终的编码神经网络模型提取的特征进行图像分类以判断所述待检测图像是否为正类图像。

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东声(苏州)智能科技有限公司，其通讯地址为：215000 江苏省苏州市苏州工业园区星湖街328号创意产业园8-701单元；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”。