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龙图腾网获悉中国传媒大学申请的专利一种基于模块化卷积神经网络的图像分类方法及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：CN115205598B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202210863541.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于模块化卷积神经网络的图像分类方法及系统是由吴文博;潘耘;王静涛设计研发完成，并于2022-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模块化卷积神经网络的图像分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于模块化卷积神经网络的图像分类方法及系统，涉及计算机图像分类领域，所述方法包括：获取原始图像；对原始图像进行翻转和增加亮度；采用模块化卷积神经网络对原始图像、翻转后的图像和增加亮度后的图像进行特征提取，得到若干组特征；将每一组特征中的特征进行融合，得到若干组融合特征；采用基于注意力机制的门控单元确定每一组融合特征的权重；判断每一组融合特征的权重是否大于预设阈值；将大于阈值的权重对应的主模块保留；将保留后的主模块中的每一组融合特征和对应的权重进行加权融合操作，得到加权融合结果；采用SoftMax函数计算加权融合结果的概率值。通过本发明可以减少网络中的参数量并加快网络的收敛速度。

本发明授权一种基于模块化卷积神经网络的图像分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于模块化卷积神经网络的图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取原始图像； 对所述原始图像分别进行翻转和增加亮度，得到翻转后的图像和增加亮度后的图像； 采用模块化卷积神经网络对所述原始图像、所述翻转后的图像和所述增加亮度后的图像进行特征提取，得到若干组特征，所述模块化卷积神经网络包括若干个主模块，每一所述主模块包括三个子模块，同一所述主模块中的三个子模块为相同的卷积神经网络，不同所述主模块中的子模块为不同的卷积神经网络，所述三个子模块用于分别对对应的所述原始图像、所述翻转后的图像和所述增加亮度后的图像进行特征提取，得到原始图像特征、翻转后的图像特征和增加亮度后的图像特征；每一所述主模块对应一组特征，每一组特征包括所述三个子模块提取的特征； 将每一组特征中的三个子模块提取的特征进行融合，得到若干组融合特征； 采用基于注意力机制的门控单元确定每一组融合特征的权重； 分别判断所述每一组融合特征的权重是否大于预设阈值； 若否，则将不大于预设阈值的权重对应的主模块舍弃； 若是，则将大于预设阈值的权重对应的主模块保留； 将保留后的所有主模块中的每一组融合特征和对应的权重进行加权融合操作，得到加权融合结果； 采用SoftMax函数计算所述加权融合结果的概率值，所述概率值用于确定分类结果。

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