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龙图腾网获悉嘉兴嘉视科技有限公司申请的专利一种基于ShrinkNet3D网络的特征分类图像处理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：CN114299276B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202111476632.1，技术领域涉及：G06V10/24；该发明授权一种基于ShrinkNet3D网络的特征分类图像处理方法及系统是由尤志翔;冯伟;孙铭蔚设计研发完成，并于2021-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于ShrinkNet3D网络的特征分类图像处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了图像识别技术领域的一种基于ShrinkNet3D网络的特征分类图像处理方法及系统，所述的基于ShrinkNet3D网络的特征分类图像处理方法，包括如下步骤：步骤一、对每个空间位置建立长距离空间和通道间依赖性的自适应校准，使卷积神经网络生成有效特征；步骤二、利用注意力机制将不重要特征经软阈值函数置零，并加强神经网络对保留的重要特征经含有噪声的信号提取有用特征；步骤三、减少易分类样本的权重，控制模型训练专注于较难分类的样本，本发明特别适用于小尺寸patch文件特征分类且可有效提高特征分类的置信度。

本发明授权一种基于ShrinkNet3D网络的特征分类图像处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于ShrinkNet3D网络的特征分类图像处理方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一、对每个空间位置建立长距离空间和通道间依赖性的自适应校准，使卷积神经网络生成有效特征；其中，所述自适应校准包括：将原始维度H×W×M×C的输入特征拆分成新维度H×W×M×C2的特征X1与X2，并在卷积操作时将原始维度H×W×M×C的卷积核划分成K1、K2、K3和K4，使其维度均为拆分后的新维度H×W×M×C2，并在两种不同尺度空间内进行特征转换；所述在两种不同尺度空间内进行特征转换包括：将新维度下的特征X1进行平均池化降采样操作后进行上采样，将上采样结果作用于校准的权重，并在通过Sigmoid函数后，将权重与经由K3卷积提取的特征逐元素相乘，最后通过K4卷积得到输出特征Y1，再将输出特征Y1与在原始特征空间下经过K1卷积得到的特征Y2进行拼接，获取最终输出特征Y；所述上采样通过双线性差值法进行； 步骤二、利用注意力机制将不重要特征经软阈值函数置零，并加强神经网络对保留的重要特征经含有噪声的信号提取有用特征；其中，所述软阈值函数的处理包括：深度神经网络自动确定阈值的选择，将接近零的特征设为零，保留有用的负特征；所述自动确定阈值的选择包括：建立深度残差处理的子网络，并将子网络的阈值为特征图绝对值的平均值与系数α的乘积，其中，在Sigmoid函数作用下，α∈0,1；所述阈值的最佳确定包括：进行若干卷积操作，使图像patch尺寸缩小以产生更多通道，并多次重复使用深度残差模块，求得最佳阈值； 步骤三、减少易分类样本的权重，控制模型训练专注于较难分类的样本，其中，所述减少易分类样本的权重包括：对交叉熵损失函数引入调节因子-1-piγ，若该调节因子值小于1，则起到衰减作用，其中，i代表当前类别，pi代表神经网络输出类别i的概率，当pi值接近1时，模型的置信度越高，同时衰减的程度则更大。

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