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龙图腾网获悉杭州威灿科技有限公司申请的专利基于深度学习的证据照片智能分类固证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：CN120088689B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510561423.9，技术领域涉及：G06V20/30；该发明授权基于深度学习的证据照片智能分类固证方法及系统是由邓永春;陈裕妙;蒋志平设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的证据照片智能分类固证方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的证据照片智能分类固证方法及系统，该方法包括如下步骤：首先获取证据照片并根据案由类型进行预处理，然后将其输入到包含多层级分类框架和特征增强模块的深度学习模型中。特征增强模块提取照片中的关键信息特征，多层级分类框架基于这些特征进行粗粒度和细粒度分类，形成初始照片分类集。随后通过证据关联性分析机制评估不同照片间的逻辑关联，优化分类结果形成目标照片分类集。最后根据案由类型的预设证据规范要求检测分类集的完整性，验证通过后输出固证数据集。本发明实现了证据照片的智能化、自动化分类，显著提高了分类效率和准确性。

本发明授权基于深度学习的证据照片智能分类固证方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的证据照片智能分类固证方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取待分类的证据照片，并根据案由类型对证据照片进行预处理，其中，对于不同案由类型，预处理参数会有所调整； 基于深度学习模型构建包含多层级分类框架和特征增强模块的证据照片分类模型； 将预处理后的证据照片输入至证据照片分类模型，并通过特征增强模块提取证据照片中的关键信息特征； 利用多层级分类框架以关键信息特征为基础对证据照片进行粗粒度分类和细粒度分类，得到初始照片分类集； 通过证据关联性分析机制分析初始照片分类集中不同证据照片之间的关联性，并根据关联性分析结果将初始照片分类集优化为目标照片分类集； 根据案由类型预设的证据规范要求检测目标照片分类集的完整性，若完整性验证通过，则将目标照片分类集作为固证数据集输出； 其中，基于深度学习模型构建包含多层级分类框架和特征增强模块的证据照片分类模型包括如下步骤： 将预训练的YOLOn8模型作为基础模型，在基础模型中嵌入特征增强模块，特征增强模块包括文本识别单元、目标检测单元和特征融合单元； 在基础模型中构建多层级分类框架，多层级分类框架包括粗粒度分类网络和细粒度分类网络； 建立粗粒度分类网络和细粒度分类网络之间建立残差连接，并在细粒度分类网络中引入注意力机制，构建得到初始证据照片分类模型； 初始化初始证据照片分类模型的模型参数，利用已标注的证据照片数据集并通过迁移学习方法完成初始证据照片分类模型的训练和优化，得到证据照片分类模型； 通过特征增强模块提取证据照片中的关键信息特征包括如下步骤： 通过文本识别单元中的光学字符识别技术提取证据照片中的文本信息； 利用目标检测单元中预设的目标检测算法识别并提取证据照片中的关键区域特征； 通过特征融合单元将文本信息和关键区域特征融合为增强特征表示； 将增强特征表示与原始证据照片融合，形成关键信息特征； 其中，文本识别单元采用改进的卷积递归神经网络架构，结合Transformer注意力机制，实现对证据照片中文本信息的提取； 目标检测单元基于改进的CascadeR-CNN架构，对证据照片中的关键区域进行精确定位和特征提取识别并提取证据照片中的关键区域特征，采用ResNeXt-101作为骨干网络，结合FPN实现多尺度特征提取； 特征融合单元采用多模态注意力融合机制，将文本识别单元提取的文本特征和目标检测单元提取的关键区域特征进行深度融合； 其中，特征融合单元采用多模态注意力融合机制，对文本特征和区别特征分别进行特征变换，使其具有相同的维度；采用双向交叉注意力机制计算两种特征之间的相关性，基于注意力权重生成交叉注意力特征； 通过门控机制适应地融合原始特征和交叉注意力特征；通过多层感知机和残差连接生成最终的增强特征表示； 将增强特征表示与原始证据照片融合的过程采用特征图重建与注入技术，对原始证据照片通过预训练的ResNet-50网络提取多层次特征图，包括低层、中层和高层特征，分别捕获边缘、纹理和语义信息；将增强特征表示通过反卷积网络重建与原始特征图相同空间维度的特征图；设计特征注入模块，采用空间自适应实例归一化技术将重建特征图注入到原始证据照片的多层次特征图中；通过FPN整合不同层次的融合特征，生成最终的关键信息特征。

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