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龙图腾网获悉南京信息工程大学;江苏羽驰区块链科技研究院有限公司申请的专利一种基于区块链的屏摄图像安全存储管理与共享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：CN120449191B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510874495.9，技术领域涉及：G06F21/60；该发明授权一种基于区块链的屏摄图像安全存储管理与共享方法是由杨学康;王保卫;孟若涵设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于区块链的屏摄图像安全存储管理与共享方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于区块链的屏摄图像安全存储管理与共享方法，属于图像处理和区块链技术领域。该方法包括：屏摄用户上传者和屏摄用户访问者在区块链网络中进行注册；将屏摄图像进行动态加密和特征提取，并构建屏摄图像的索引；当屏摄用户访问者向屏摄用户上传者发送请求；屏摄用户访问者利用关键字检索，在分布式文件系统中通过搜索获取需求的屏摄图像数据，通过图像解密密钥获取所需屏摄图像。本发明通过结合区块链与智能合约，实现了屏摄图像数据的安全存储管理与共享；通过基于混沌映射的动态加密破坏屏摄图像的统计特征，确保图像的存储安全；利用轻量化网络模型结合GMM量化与可搜索加密技术，实现高精度安全隐私图像检索。

本发明授权一种基于区块链的屏摄图像安全存储管理与共享方法在权利要求书中公布了：1.一种基于区块链的屏摄图像安全存储管理与共享方法，其特征在于，包括以下步骤： 屏摄用户上传者和屏摄用户访问者按照专用智能合约的规定，在区块链网络中进行注册； 屏摄用户上传者将屏摄图像进行动态加密和特征提取，并构建屏摄图像的索引，然后一同上传至分布式文件系统中，同时在分布式文件系统中构建索引列表； 当屏摄用户访问者想要获取相应的屏摄图像时，向屏摄用户上传者发送请求；如果屏摄用户上传者同意共享，则通过安全通道回复屏摄用户访问者，并附带相应的图像解密密钥； 屏摄用户访问者利用关键字检索，在分布式文件系统中通过搜索获取需求的屏摄图像数据，通过图像解密密钥获取所需屏摄图像； 屏摄用户上传者将屏摄图像进行动态加密和特征提取的步骤还包括： 对轻量化CNN模型进行调整，利用调整后的轻量化CNN模型对屏摄图像进行特征提取操作，得到屏摄图像的特征向量W； 并构建屏摄图像的索引的步骤包括： 基于高斯混合模型的动态量化方法构建屏摄图像对应的索引； 基于高斯混合模型的动态量化方法构建屏摄图像对应的索引的步骤包括： 将特征向量W分割为n个子空间，通过注意力机制计算各子空间在注意力图中的显著性得分，根据显著性得分识别屏摄图像中的关键区域，对包含关键区域的子空间赋予权重，公式为： ， 式中，表示第i个子空间的权重值； 对每个子空间训练一个高斯混合模型，得到每个子空间的量化中心，使用高斯混合模型的均值向量作为量化中心； 利用高斯混合模型的均值向量对特征向量W进行量化，通过计算特征向量与每个量化中心的距离，选择距离最小的量化中心进行量化； 将每个子空间的量化结果组合起来，生成最终量化后的索引，每个索引对应着相应的屏摄图像数据； GMM模型是根据期望最大化算法进行求解构建的，根据以下公式初始化每个高斯成分的参数均值向量、协方差矩阵和权重： ， 式中，表示这K个高斯分量的加权和所构成的整体概率密度函数；表示k个高斯分量的混合权重，即该分量在整体分布中的贡献比例；表示第k个高斯的均值向量，决定中心位置；表示协方差矩阵，决定分布的形状、方向和方差；表示第k个高斯分量的概率密度函数； 之后重复如下两步，直到GMM模型参数收敛： 步骤201：根据当前的参数，计算每个数据点属于每个高斯成分的后验概率； 步骤202：根据步骤201计算出的后验概率，更新每个分模型的均值，协方差和权重。

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南京信息工程大学;江苏羽驰区块链科技研究院有限公司，其通讯地址为：210044 江苏省南京市江北新区宁六路219号；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”。