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龙图腾网获悉北京杭升科技有限公司申请的专利用于档案散材料挂接的时序图片识别方法、装置及介质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：CN120182730B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510661813.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权用于档案散材料挂接的时序图片识别方法、装置及介质是由汪洋;王佳梁;韩宁设计研发完成，并于2025-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于档案散材料挂接的时序图片识别方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种用于档案散材料挂接的时序图片识别方法，装置及介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：使用训练图片集对深度学习模型进行训练，得到训练后的时序图片识别模型；将待识别的时序图片输入时序图片识别模型中，得到识别结果。训练图片集中包括时序位置信息，识别结果包括时序图片的类别和在该类别中的时序位置信息。通过本发明的图片识别方法和装置，在对深度学习模型进行训练时，加入了时序位置信息，根据时序位置信息计算出位置向量，并将位置向量拼接到时序图片的特征中。因此，经过训练后的深度学习模型在对时序图片进行识别时，不仅能识别出图片的类别，还能识别出图片的时序位置信息，从而准确识别出每张图片的时序位置。

本发明授权用于档案散材料挂接的时序图片识别方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种时序图片识别方法，其特征在于，包括： 使用训练图片集对预设的深度学习模型进行训练，得到训练后的时序图片识别模型；其中，所述预设的深度学习模型包括主干网络，位置融合网络，颈部结构和头部结构；所述主干网络包括串行连接的N个卷积层，所述卷积层用于从输入图像中提取特征；所述位置融合网络包括分别与所述主干网络的N个卷积层输出连接的N个融合模块，所述融合模块用于将所述训练图片集中训练图片的时序位置信息与所述主干网络的卷积层的输出进行融合；所述颈部结构用于对所述位置融合网络输出的特征进行多尺度特征融合和特征增强；所述头部结构用于将所述颈部结构输出的特征转换为识别结果；所述N为大于等于3的整数；以及 将待识别的时序图片输入所述时序图片识别模型中，得到识别结果；其中，所述识别结果包括时序图片的类别和在该类别中的时序位置信息；所述时序图片为不同的图片之间存在时序位置关系的图片； 所述将所述训练图片集中训练图片的时序位置信息与所述主干网络的卷积层的输出进行融合包括： 将所述时序位置信息进行位置编码，生成位置向量； 将所述位置向量与所述主干网络的卷积层的输出进行拼接； 所述将所述时序位置信息进行位置编码，生成位置向量包括： 对于每一个融合模块，根据以下公式计算位置向量： ； 其中，pos是训练图片在所述训练图片集中的特定训练序列中时序位置，dim是位置向量的维度大小，i是位置向量的维度深度索引； 位置向量是时序位置为pos的训练图片在维度深度索引i上的位置向量。

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