浙江理工大学;杭州知衣科技有限公司向忠获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江理工大学;杭州知衣科技有限公司申请的专利提升模型性能的色彩空间转换方法及通道分割卷积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：CN117291999B 。
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：202311103853.3，技术领域涉及：G06T7/90；该发明授权提升模型性能的色彩空间转换方法及通道分割卷积方法是由向忠;周凯龙;周光宝;刘丽娴;钱淼;郑泽宇;温苗苗设计研发完成，并于2023-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本提升模型性能的色彩空间转换方法及通道分割卷积方法在说明书摘要公布了：本发明涉及提升模型性能的色彩空间转换方法及通道分割卷积方法，将常用的RGB色彩空间转换到XYZ色彩空间下进行特征提取，并在转换时改进了现有的转换矩阵，令原RGB三通道的含量不变，并在每一通道中适当添加了另外两个通道的含量，令每个通道的信息更加丰富，可以放大噪声点的点像素值，使得原有的噪声失效或变大能被模型更好的识别，更有利于特征的提取。再基于卷积神经网络模型来检测织物瑕疵的模型构建上，将卷积层原本输入的n通道原始数据利用上述改进后色彩空间转换方式进行通道重新分割，以获得更利于该卷积层特征提取的新n通道数据，进一步提升模型的性能。
本发明授权提升模型性能的色彩空间转换方法及通道分割卷积方法在权利要求书中公布了：1.提升模型性能的通道分割卷积方法，其特征在于，包括如下内容： 步骤1：构建卷积神经网络模型以及构建一个n×n的单位转换矩阵M，n为卷积神经网络模型中对应卷积层的输入维度，矩阵M中所在行数与所在列数相同的元素均为1，其他元素均为0，将M矩阵纳入模型学习参数即ParmM，其中Parm表示模型参数集合； 步骤2：将原始输入的RGB图像与矩阵M相乘，进行通道的初始转换； 步骤3：通过卷积神经网络模型反向传播不断更新ParmM，直至获得最优的新矩阵M´； 步骤4：在训练好的卷积神经网络模型的卷积层利用卷积核对图片进行卷积之前，先将输入的RGB图像与新矩阵M´相乘，获得重新划分后的新通道，然后再利用该层卷积核对新通道的图片进行卷积。
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浙江理工大学;杭州知衣科技有限公司，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市杭州经济技术开发区白杨街道2号大街928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”。
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