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龙图腾网获悉福建亿榕信息技术有限公司;国网信息通信产业集团有限公司申请的专利一种基于深度学习的舆情图像信息识别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：CN118609016B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202410682791.4，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于深度学习的舆情图像信息识别方法是由马崇瑞;熊祥川;程平;吴辉;苏婷;陈义发;何鹏设计研发完成，并于2024-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的舆情图像信息识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习的舆情图像信息识别方法，包括以下步骤：采集舆情图像及视频并对舆情图像及视频进行预处理后得到预处理图像；将预处理图像进行裁切后得到子图像，并设置每个子图像的类别标签，再提取每个子图像所包含的几何元素，为每类几何元素命名，再基于每个子图像中所有几何元素的命名构成对应的句子信息，最后将所句子信息及其对应子图像的类别标签构建为训练集；构建舆情图像信息识别模型，通过训练集对模型进行训练得到训练完成的舆情图像信息识别模型；通过训练完成的舆情图像信息识别模型识别舆情图像信息。

本发明授权一种基于深度学习的舆情图像信息识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的舆情图像信息识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集舆情图像及视频并对舆情图像及视频进行预处理后得到预处理图像； 所述舆情图像的预处理步骤为： 基于卷积神经网络设置预设大小的滤波器模板，对于舆情图像的每个像素点，将滤波器模板与该像素点及其邻域像素点进行卷积运算生成一个新的像素值，通过该滤波器对舆情图像的所有像素点进行卷积操作，再对舆情图像进行模糊、锐化以及边缘检测操作得到清晰的舆情图像； 将预处理图像进行裁切后得到子图像，并设置每个子图像的类别标签，再提取每个子图像所包含的几何元素，为每类几何元素命名，再基于每个子图像中所有几何元素的命名构成对应的句子信息，最后将所句子信息及其对应子图像的类别标签构建为训练集； 构建舆情图像信息识别模型，通过训练集对模型进行训练得到训练完成的舆情图像信息识别模型； 所述舆情图像信息识别模型基于长短期记忆网络构建； 设长短期记忆网络在t时刻的输入特征信息为xt，输出结果为mt，则所述长短期记忆网络在t时刻下的输入门、遗忘门、输出门以及单元状态如下式所示： it＝σWixt+Wimt-1+Wict-1+bi ft＝σWfxt+Wfmt-1+Wfct-1+bf ct＝ft×ct-1+it×gWcxt+Wfmt-1+bc ot＝σWoxt+Womt-1+Woct-1+bo mt＝ot×hct 其中：it表示t时刻下的输入门；Wi表示输入门的权重矩阵；bi表示输入门的偏置；ft表示t时刻下的遗忘门；Wf表示遗忘门的权重矩阵；bf表示遗忘门的偏置；ct表示t时刻下的单元状态；Wc表示单元状态的权重矩阵；g·表示激活函数；ot表示输出门；Wo表示输出门的权重矩阵；bo表示输出门的偏置；σ表示Sigmoid函数；mt-1表示t-1时刻下的输出结果； 通过训练完成的舆情图像信息识别模型识别舆情图像信息。

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