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摘要：本发明涉及一种基于概率数值解析的状态判断设备，包括：内容鉴别部件，基于图像捕获机构的CMOS感应组件的多份部件参数、现场捕获图像的各份可视化内容以及各种细分类图像处理分别对应的各份处理类型的二进制编码数值智能判断现场捕获图像被执行过各个子处理类型的图像处理分别对应的各份概率数值；概率判断部件，将各份概率数值中数值最大的概率数值对应的子处理类型作为被执行过的子处理类型。本发明的基于概率数值解析的状态判断设备逻辑基础、运行智能。由于能够采用霍菲特神经网络模型基于针对性选择的多项基础数据对现场捕获图像经过哪一种子处理类型的图像处理进行智能识别，从而为图像内容的重新认知提供有价值的参考信息。

主权项：1.一种基于概率数值解析的状态判断设备，其特征在于，所述设备包括：数据接收器件，用于接收源自图像捕获机构的现场捕获图像，所述现场捕获图像确定在所述图像捕获机构内被执行过预设大处理类型的图像处理但不确定在所述图像捕获机构内被执行过子处理类型的图像处理，所述子处理类型是预设大处理类型的细分类；先后转化器件，用于对霍菲特神经网络先后执行多次学习操作以获得完成多次学习操作后的霍菲特神经网络并作为霍菲特神经网络模型输出；内容鉴别部件，分别与所述数据接收器件以及所述先后转化器件连接，用于将图像捕获机构的CMOS感应组件的多份部件参数、现场捕获图像的各份可视化内容以及各种细分类图像处理分别对应的各份处理类型的二进制编码数值同步输入到霍菲特神经网络模型，并执行所述霍菲特神经网络模型，以获得所述霍菲特神经网络模型输出的所述现场捕获图像在所述图像捕获机构内被执行过各个子处理类型的图像处理分别对应的各份概率数值；概率判断部件，与所述内容鉴别部件连接，用于将各份概率数值中数值最大的概率数值对应的子处理类型作为所述现场捕获图像在所述图像捕获机构内被执行过的子处理类型输出；其中，接收源自图像捕获机构的现场捕获图像，所述现场捕获图像确定在所述图像捕获机构内被执行过预设大处理类型的图像处理但不确定在所述图像捕获机构内被执行过子处理类型的图像处理，所述子处理类型是预设大处理类型的细分类包括：所述预设大处理类型为增强处理类型，各个子处理类型为指数图像增强处理、直方图均衡化增强处理、对数图像增强处理以及指数图像增强处理中的一种；其中，将图像捕获机构的CMOS感应组件的多份部件参数、现场捕获图像的各份可视化内容以及各种细分类图像处理分别对应的各份处理类型的二进制编码数值同步输入到霍菲特神经网络模型，并执行所述霍菲特神经网络模型，以获得所述霍菲特神经网络模型输出的所述现场捕获图像在所述图像捕获机构内被执行过各个子处理类型的图像处理分别对应的各份概率数值还包括：图像捕获机构的CMOS感应组件的多份部件参数为图像捕获机构的CMOS感应组件的感光度、量子效率以及热噪声幅值。

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