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龙图腾网获悉嵩山实验室;河南信大网御科技有限公司申请的专利联合图像目标检测和图像分类的有害网址检测识别方法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：CN117079027B 。

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：202311041187.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权联合图像目标检测和图像分类的有害网址检测识别方法是由王文重;刁海峰;于晓涛;王坤;王麟东;李鹏;王进国;冯志峰设计研发完成，并于2023-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本联合图像目标检测和图像分类的有害网址检测识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种联合图像目标检测和图像分类的有害网址检测识别方法，包括以下步骤：采用上下滑动截图方式获取待检网址的长截图；基于训练好的图像目标检测模型对长截图进行目标检测；在未检测到有害目标元素时，基于训练好的图像分类模型对长截图进行分类，获得分类结果；在检测到有害目标元素时，对有害目标元素进行有害类别映射，获得映射结果；同时，判断有害目标元素是否为预设共性有害目标，若是，则基于训练好的图像分类模型对长截图进行分类，获得分类结果；根据分类结果和或映射结果进行融合决策，获得有害网址类别。

本发明授权联合图像目标检测和图像分类的有害网址检测识别方法在权利要求书中公布了：1.一种联合图像目标检测和图像分类的有害网址检测识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 采用上下滑动截图方式获取待检网址的长截图； 基于训练好的图像目标检测模型对长截图进行目标检测； 图像目标检测模型的训练步骤包括： 图片收集：利用网络爬虫技术和上下滑动截图方式获取网址的长截图，截图分辨率为1000*3000； 建立目标数据集：根据有害网址截图所属有害类别，对其图像中的小目标进行类别划分，并建立检测训练集和检测测试集； 图像标注：使用标注工具对清洗并建立好的目标检测数据集进行小目标画框标注； 图像预处理：基于扩散模型进行图像增强，并将目标数据集的样本图像尺度变换为608x608分辨率大小，像素大小归一化为0-1之间的值； 改进图像目标检测模型：在CSP-Darknet53层CNN主干卷积神经网络的基础上增加5层CNN网络，作为改进后的图像目标检测模型；其中，所述5层CNN网络包括依次连接的3*3*1024卷积层、1*1*512卷积层、3*3*1024卷积层、1*1*512卷积层和1*1*45卷积层； 图像目标检测模型训练：结合ImageNet数据集的CSP-Darknet预训练图像目标检测模型，基于海量诈骗网站图片进行训练并对产生的模型进行参数实时调整实现迁移学习的快速训练； 在未检测到有害目标元素时，基于训练好的图像分类模型对长截图进行分类，获得分类结果； 在检测到有害目标元素时，对有害目标元素进行有害类别映射，获得映射结果；同时，判断有害目标元素是否为预设共性有害目标，若是，则基于训练好的图像分类模型对长截图进行分类，获得分类结果； 根据分类结果和或映射结果进行融合决策，获得有害网址类别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人嵩山实验室;河南信大网御科技有限公司，其通讯地址为：450046 河南省郑州市郑东新区龙子湖自然资源大厦C栋；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。