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龙图腾网获悉淮安嘉硕科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的智能图像识别与分类系统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：CN120783091B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202510706010.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于深度学习的智能图像识别与分类系统是由徐彬彬设计研发完成，并于2025-05-29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智能图像识别与分类系统在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉与人工智能技术领域，且公开了一种基于深度学习的智能图像识别与分类系统，系统包括图像预处理模块、特征提取模块、语义建模模块、分类决策模块及自适应优化模块。该系统首先对原始图像进行标准化处理，提取多尺度纹理与边缘特征，并结合注意力机制建模上下文语义信息，形成高维表示；随后通过非线性分类映射实现多标签输出，并依据预测误差自适应优化参数权重。系统在多类别图像场景中具备高鲁棒性与泛化能力，适用于复杂图像环境下的智能识别与精细化分类任务。

本发明授权一种基于深度学习的智能图像识别与分类系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的智能图像识别与分类系统，其特征在于，包括以下模块： 图像预处理模块，用于接收原始图像数据Iraw，并对其进行归一化、增强与分辨率调整，输出标准化图像数据Istd； 特征提取模块，用于接收标准化图像数据Istd，基于多尺度卷积核提取局部纹理特征Ftex和边缘特征Fedg，形成融合特征向量Fext，所述特征提取模块包括： 多尺度卷积单元，采用尺度可变的卷积核集合对标准化图像数据Istd提取局部纹理特征Ftex，其计算公式为： 其中，为标准ReLU激活函数，*为卷积运算； 边缘增强单元，采用拉普拉斯边缘算子Klap进行边缘特征Fedg提取，所述拉普拉斯边缘算子并与局部纹理特征Ftex拼接形成融合特征向量Fext： Fext＝ConcatFtex,Fedg； 其中，Fedg＝Klap*Istd； 语义建模模块，用于接收融合特征向量Fext，通过双通道注意力网络提取上下文相关语义张量Sctx，并生成中间表示编码Semb； 分类决策模块，用于接收中间表示编码Semb，利用非线性映射函数计算概率分布Pcls，实现多类别标签输出，并根据概率分布Pcls和真实标签Pgt计算误差项εcls； 自适应优化模块，用于基于误差项εcls计算模型梯度，并结合自适应学习率与动量系数对模型参数进行非线性更新优化，所述自适应优化模块包括： 参数更新单元，用于根据分类决策模块输出的误差项εcls，对模型中可学习权重参数ωt进行迭代式非线性优化更新，结合自适应学习率ηt与动量因子μ的更新规则为： 其中，ωt为对应模型中的学习权重，ωt+1为更新后的模型中的学习权重表示误差项εcls对权重ωt的一阶偏导数，动量因子μ范围是[0,1]，ηt为根据误差梯度均方根动态调整的学习率，定义为： η0为初始学习率，默认值为0.2。

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