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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利一种基于多尺度特征融合的素描作品评级方法及模型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：CN116778182B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202310809641.0，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权一种基于多尺度特征融合的素描作品评级方法及模型是由陈壹华;李俊杰;梁军;余松森设计研发完成，并于2023-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度特征融合的素描作品评级方法及模型在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多尺度特征融合的素描作品评级方法及模型，用于对复杂素描作品进行评分，通过提取了素描作品在多尺度特征网络的各个阶段生成的多尺度特征，并对底层特征进行上采样，使得融合的特征图融合了具有定位信息的高分辨率的底层特征与具有语义信息的抽象高层特征，充分考虑到复杂素描图像的特点，捕获不同尺度下的目标特征，从而提高分类准确率，利用层间双线性交叉池化的方法聚合特征图的信息，最后使用特征拼接去融合多个特征，经过这种多尺度特征融合方法，最终提升了评级的准确性，且结果具有可靠性。

本发明授权一种基于多尺度特征融合的素描作品评级方法及模型在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度特征融合的素描作品评级方法，其特征在于，包括： 对一数据集中的素描作品进行预处理，并对预处理后的素描作品进行特征提取，得到素描作品不同分辨率的第一特征集C＝{C1，C2...Cn}，n＝1，2，....k....；其中k为正整数，所述第一特征集中的第一特征按照分辨率从高到低排序； 对第一特征集中分辨率最低的第一特征Cn进行卷积，得到对应的第二特征Mn，所述第一特征集中不包括分辨率最高的第一特征C1； 对第m个第一特征进行卷积后，与上采样处理后的第二特征Mm+1进行特征融合处理，得到对应的第二特征Mm；其中，m初始值为n‑1； 判断判断m是否小于等于1，是，则完成特征提取；否，则m赋值m‑1，并重复前一个步骤； 对第二特征集中的每一第二特征逐一进行平滑处理，得到第三特征集； 对第三特征集中的每一第三特征两两之间进行逐元素积，得到的所有特征组成第四特征集； 将所述第四特征集中的每一第四特征通过注意力机制分配权重； 对每一分配权重后的第四特征进行池化，实现特征的展平处理； 对所述第四特征集中池化后的所有第四特征进行拼接，得到最终特征； 最终特征经过dropout处理，在训练过程中随机地关闭一部分神经元； 将随机关闭一部分神经元后的最终特征经过softmax函数处理，得到作品分类。

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