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龙图腾网恭喜深圳市睿科兴科技有限公司申请的专利基于自适应动态卷积网络的图像分类识别方法、装置和计算机设备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：CN114445664B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202210088188.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于自适应动态卷积网络的图像分类识别方法、装置和计算机设备是由钟福金;黄健设计研发完成，并于2022-01-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应动态卷积网络的图像分类识别方法、装置和计算机设备在说明书摘要公布了：本发明涉及图形分类识别领域，具体涉及一种基于自适应动态卷积网络的图像分类识别方法、装置和计算机设备，所述的方法包括获取待测图像，将所述待测图像输入到预处理块中，得到图像的浅层特征图和图形参数信息；将预处理后的得到的图形参数信息与待测图像相结合输入主干网络的自适应动态卷积网络中得到图像全局特征；其中，自适应动态卷积指按照对应的参数信息选择对应形状的卷积核；将预处理后得到的图像浅层特征图输入到分支网络中，提取出待测图像的局部特征；将局部特征和全局特征进行特征融合，并将融合特征输入到分类网络中，输出待测图像的分类识别信息。本发明对图像分类识别所需的计算成本较低，精度高，相关产品的适用性较强。

本发明授权基于自适应动态卷积网络的图像分类识别方法、装置和计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应动态卷积网络的图像分类识别方法，所述方法包括：获取待测图像，将所述待测图像输入到预处理块进行预处理操作，得到待测图像的参数信息和浅层特征图；其中，所述预处理块包括浅层特征提取块和一个多任务分类器：所述浅层特征提取块用于提取出待测图像的浅层特征，所述浅层特征包括待测图像的参数信息也即纹理、形状和边缘信息，所述多任务分类器根据所述参数信息，将待测图像初步分类为不同形状的图像，并得到一个图形概率的标签信息即标签概率信息，记为lii＝1,2,3,4，依次代表圆形，椭圆形，正方形，长方形；将待测图像的参数信息与原待测图像进行结合得到带有特征标注的图像数据；将图像数据输入到主干网络的自适应动态卷积网络中，按照对应的参数信息选择对应形状的卷积核，并经过多层的卷积操作后得到语义丰富的全局特征；其中，所述自适应动态卷积网络包括多组动态卷积块组成，而每组动态卷积块由一组不同形状的卷积核并行组成，包含圆形卷积核，椭圆形卷积核，正方形卷积核和长方形卷积核；为每种形状的卷积核标注有不同的参数muu＝1,2,3,4，根据待测图像的参数信息匹配选择出对应标注的参数信息的卷积核，即当li＝mu，选择对应形状的卷积核进行卷积操作；将所述浅层特征图输入到分支网络中，提取出待测图像的局部特征；将所述局部特征与所述全局特征进行特征融合，并将融合特征输入到分类网络中，输出待测图像的分类识别信息。

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