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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于MobileNetV2的多尺度特征融合的图像分类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：CN120689688B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511196989.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于MobileNetV2的多尺度特征融合的图像分类方法是由张椿博;陈媛芳;罗宇阳;许宸铭;秦湛;杨坤设计研发完成，并于2025-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于MobileNetV2的多尺度特征融合的图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于MobileNetV2的多尺度特征融合的图像分类方法，属于图像处理与分类技术领域，该方法包括：采集模板图像，将模板图像输入到MobileNetV2中提取多尺度特征；分别计算模板图像的多尺度特征的平均值，形成对应的类别特征模板；向MobileNetV2中输入待分类图像的多尺度特征，与模板库中的特征模板进行相似度比较，获取待分类图像所属的类别；判断MobileNetV2的置信度，并基于置信度将该待分类图像作为新的模板图像进行保存。该方法提高了模型的准确性和模板生成的效率，增强了特征的稳定性和区分度。

本发明授权一种基于MobileNetV2的多尺度特征融合的图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于MobileNetV2的多尺度特征融合的图像分类方法，其特征在于：其包括以下步骤： S1.采集模板图像，将模板图像输入MobileNetV2中，分别提取不同层级的图像特征，获得包含颜色、纹理以及形状的多尺度特征； S2.分别计算模板图像的多尺度特征的平均值，形成对应的类别特征模板； S3.向MobileNetV2中输入待分类图像的多尺度特征，与模板库中的特征模板进行相似度比较，获取待分类图像所属的类别，具体步骤包括： S3.1.基于卡方距离计算颜色相似度和纹理相似度，基于归一化欧氏距离计算形状相似度； 所述的基于卡方距离计算颜色相似度和纹理相似度的计算公式为： ， ， 其中，为颜色相似度，为颜色特征的卡方距离，为待分类图像在第i个颜色通道上的值，为模板图像在第i个颜色通道上的值，为纹理相似度，为纹理特征的卡方距离，为待分类图像在第j个纹理特征值，为模板图像在第j个纹理特征值； 所述的基于归一化欧氏距离计算形状相似度的计算公式为： ， 其中，为形状相似度，为归一化欧氏距离，为待分类图像的形状特征向量，为模板图像的形状特征向量； S3.2.基于颜色相似度、纹理相似度和形状相似度计算综合相似度分数； 所述的综合相似度分数的计算公式为： ， 其中，为综合相似度分数，、和分别为颜色相似度、纹理相似度和形状相似度的权重，且； S3.3.选择相似度最高的结果作为最终的分类结果； S4.判断MobileNetV2输出的置信度，并基于置信度将该待分类图像作为新的模板图像进行保存。

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