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龙图腾网恭喜云南大学申请的专利一种基于目标检测技术的书画文物病害识别方法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：CN115049915B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202210808162.2，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权一种基于目标检测技术的书画文物病害识别方法是由张云春;邓旭帅;李子璇;蔡羲辰;萧纯一;王佳怡;黄飞杨;李柏萱设计研发完成，并于2022-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于目标检测技术的书画文物病害识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于目标检测技术的书画文物病害识别方法，包括以下步骤，数据预处理：获取待检测书画文物的数据集图片，对获取到的书画文物数据集图片进行人工预处理，对处理后的数据集图片进行数据增强；模型训练：建立基于自对抗训练、CmBN策略、Dropblock正则化和损失函数的书画文物模型，通过处理后的数据集图片训练书画文物模型；图片检测和定位裁剪：将待检测书画文物的数据集图片输入到训练后的模型中，采用滑动窗口方式进行病害检测，数据集图片逐层分析，对识别出的病毒进行定位裁剪。通过深度学习的目标检测技术，实现对书画文物病害的识别。

本发明授权一种基于目标检测技术的书画文物病害识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于目标检测技术的书画文物病害识别方法，其特征在于，包括以下步骤，数据预处理：获取待检测书画文物的数据集图片，对获取到的书画文物数据集图片进行人工预处理，去除无效的图片，对处理后的数据集图片进行数据增强；模型训练：建立基于自对抗训练、CmBN策略、Dropblock正则化和损失函数的书画文物模型，利用数据增强后的数据集图片训练书画文物模型；所述自对抗训练包括FGSM算法，FGSM算法的损失函数为： 其中，Jx表示损失函数，θ表示模型训练的参数，x表示输入，y表示真实的标签；α表示加权系数，ε表示扰动的幅度；图片检测和定位裁剪：将待检测书画文物的数据集图片输入到训练后的模型中，采用滑动窗口方式进行病害检测，数据集图片逐层分析输出病害位置坐标，所述数据集图片逐层分析至少包括卷积操作、特征提取、池化操作和上采样操作；根据输出的位置坐标对识别出的病毒进行定位裁剪。

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