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龙图腾网获悉中国一东盟信息港股份有限公司申请的专利一种真实场景篡改图像检测方法、系统、设备及存储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：CN116030007B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202211739572.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种真实场景篡改图像检测方法、系统、设备及存储介质是由高健设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种真实场景篡改图像检测方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种真实场景篡改图像检测方法、系统、设备及存储介质，属于图像检测技术领域，解决人工检测篡改图像效率低的技术问题，检测方法包括：将初始训练数据集切割成设定尺寸的图片形成训练数据集，标记训练数据集中篡改后的图片为X，标记篡改区域的Mask图为Y；将训练数据集分别输入Unet、Unet++和LinkNet初始模型进行训练分别得到Unet模型、Unet++模型、LinkNet模型；将需要预测的图片切割成设定尺寸的图片并记住切片位置；将切割后的图片分别输入Unet模型、Unet++模型、LinkNet模型进行推理，融合3个推理结果获得预测结果；将预测结果进行切片，并按照记住的切片位置重新拼接回原始图片大小，得到最终检测出的篡改区域预测结果。

本发明授权一种真实场景篡改图像检测方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种真实场景篡改图像检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1.获取公开的篡改图片数据集，并通过人工或自动化形式制作成自制篡改数据集，合并公开的篡改图片数据集和自制篡改数据集作为初始训练数据集； 步骤S2.将步骤S1的初始训练数据集切割成设定尺寸的图片，剔除切割后的数据集中部分无篡改的图片，形成训练数据集，标记训练数据集中篡改后的图片为X，标记篡改区域的Mask图为Y； 步骤S3.建立Unet、Unet++和LinkNet三个语义分割初始模型，Backbone都选用Resnest101，损失函数均为二值交叉熵损失； 步骤S4.将步骤S2中的训练数据集输入步骤S3中的Unet语义分割初始模型进行训练，配置训练策略，训练数据集输入模型时，对数据集X和Y分别进行预处理，收敛后得到训练好的Unet模型； 步骤S5.将步骤S2中的训练数据集输入步骤S3中的Unet++语义分割初始模型进行训练，配置训练策略，训练数据集输入模型时，对数据集X和Y分别进行预处理，收敛后得到训练好的Unet++模型； 步骤S6.将步骤S2中的训练数据集输入步骤S3中的LinkNet语义分割初始模型进行训练，配置训练策略，训练数据集输入模型时，对数据集X和Y分别进行预处理，收敛后得到训练好的LinkNet模型； 步骤S7.将需要预测的图片切割成设定尺寸的图片，并记住切片位置； 步骤S8.将步骤S7中切割后的图片分别输入步骤S4的Unet模型、步骤S5的Unet++模型、步骤S6的LinkNet模型进行推理得到3个推理结果，融合3个推理结果，获得预测结果； 步骤S9.将步骤S8中的预测结果进行切片，并按照步骤S7中的切片位置重新拼接回原始图片大小，得到最终检测出的篡改区域预测结果。

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