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龙图腾网恭喜杭州微拍堂文化创意有限公司申请的专利基于人工智能架构优化的古币多类型精细识别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：CN119919930B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510387195.8，技术领域涉及：G06V20/66；该发明授权基于人工智能架构优化的古币多类型精细识别方法及系统是由成达舜;胡秀云;徐泽文;谭志强设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能架构优化的古币多类型精细识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能架构优化的古币多类型精细识别方法及系统，包括：首先通过多光谱成像设备采集原始古币图像数据，经光照均衡化和噪声滤除生成标准化初始图像，再进行含纹理强化的增强处理得到目标图像。接着调用预训练的目标古币识别模型识别古币类型，获取类型标识。最后依据该标识检索历史古币数据库，输出相关数据并构建精细识别报告，实现古币多类型的精细识别，提高鉴定准确性与效率。

本发明授权基于人工智能架构优化的古币多类型精细识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能架构优化的古币多类型精细识别方法，其特征在于，包括：通过多光谱成像设备采集原始古币图像数据，并对所述原始古币图像数据进行光照均衡化处理和噪声滤除，生成标准化的古币初始图像；对所述古币初始图像进行增强处理，生成目标古币图像，所述增强处理包括基于边缘保持算法的纹理强化处理；调用预先训练的目标古币识别模型对所述目标古币图像进行古币类型识别，得到所述目标古币图像的古币类型标识；基于所述古币类型标识触发预设历史古币数据库的定向检索，输出所述古币类型标识对应的古币相关数据，并基于所述古币相关数据构建得到古币类型精细识别报告；所述目标古币识别模型通过以下方式训练得到，包括：获取古币识别模型和样本古币图像，所述样本古币图像中的古币训练图像包括第一古币训练图像和第二古币训练图像，所述第一古币训练图像标记有其对应的古币类型标识，所述第二古币训练图像为未进行标注的古币训练图像；针对每个古币训练图像，对所述古币训练图像进行区域划分处理，得到所述古币训练图像的多个古币子图像；通过所述古币识别模型，分别对所述古币训练图像和所述古币训练图像的每一古币子图像进行特征抽取处理，得到所述古币训练图像的粗粒度图像特征和每一古币子图像对应的细粒度图像特征；根据所述第一古币训练图像的古币类型标识，对所述样本古币图像中每一古币训练图像的粗粒度图像特征进行对比学习，得到所述第二古币训练图像对应的古币类型标识；根据每一古币训练图像的粗粒度图像特征，构建粗粒度特征集，根据每一古币训练图像的古币子图像的细粒度图像特征，构建细粒度特征集；针对每个古币训练图像，在所述粗粒度特征集中遍历与所述古币训练图像的粗粒度图像特征邻近的至少一个近邻粗粒度图像特征，根据所述近邻粗粒度图像特征所属古币训练图像的古币类型标识，确定所述古币训练图像的类别候选项；针对所述古币训练图像的各古币子图像，在所述细粒度特征集中遍历与所述古币子图像的细粒度图像特征邻近的至少一个近邻细粒度图像特征，根据所述近邻细粒度图像特征所属古币训练图像的古币类型标识，确定所述古币子图像的类别候选项；对所述古币子图像的类别候选项中的古币类型标识进行概率分布建模，确定所述古币子图像的古币类型置信分布；对所述古币子图像所属古币训练图像的类别候选项中的古币类型标识进行概率分布建模，确定所述古币子图像所属古币训练图像的古币类型置信分布；根据所述古币子图像的古币类型置信分布、和所述古币子图像所属古币训练图像的古币类型置信分布，计算所述古币子图像和该古币子图像归属的古币训练图像之间的多粒度特征对齐度；根据所述古币训练图像的粗粒度图像特征，对所述古币训练图像进行古币类型识别，得到所述古币训练图像对应的粗粒度类型置信分布；根据所述古币子图像对应的细粒度图像特征，对所述古币子图像进行古币类型识别，得到所述古币子图像对应的细粒度类型置信分布；根据所述粗粒度类型置信分布、所述细粒度类型置信分布、所述多粒度特征对齐度和所述第二古币训练图像对应的古币类型标识，对所述古币识别模型的参数进行迭代优化，得到目标古币识别模型。

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