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龙图腾网获悉电子科技大学长三角研究院(衢州)申请的专利一种眼底图像分类方法、装置、设备和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：CN115984613B 。

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：202211664362.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种眼底图像分类方法、装置、设备和存储介质是由吴少智;孙英雪;刘欣刚;吴杰;田淼;王宏秋设计研发完成，并于2022-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种眼底图像分类方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种眼底图像分类方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：获取待分类的第一眼底图像；对第一眼底图像进行预处理，获得预处理后的第二眼底图像；将第二眼底图像输入至预先训练后的图像分类网络模型中进行图像分类，图像分类网络模型用于对第二眼底图像进行细粒度特征的注意力处理，并基于处理结果进行分类；根据图像分类网络模型的输出，确定第一眼底图像对应的分类结果。通过本发明实施例的技术方案，可以实现眼底图像的自动分类，提高眼底图像分类的效率和准确性。

本发明授权一种眼底图像分类方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种眼底图像分类方法，其特征在于，包括： 获取待分类的第一眼底图像； 对所述第一眼底图像进行预处理，获得预处理后的第二眼底图像； 将所述第二眼底图像输入至预先训练后的图像分类网络模型中进行图像分类，所述图像分类网络模型用于对所述第二眼底图像进行细粒度特征的注意力处理，并基于处理结果进行分类； 根据所述图像分类网络模型的输出，确定所述第一眼底图像对应的分类结果； 其中，所述图像分类网络模型包括：特征提取子模型和注意力处理子模型；所述注意力处理子模型包括：特征映射单元和细粒度注意力单元；所述细粒度注意力单元包括：特征分割层、特征注意力层和特征拼接层； 其中，第一眼底特征图是通过所述特征提取子模型对所述第二眼底图像进行特征提取得到的；第三眼底特征图是通过所述特征映射单元对所述第一眼底特征图进行特征映射得到的； 其中，第三眼底特征图中的多个第一特征子图是通过所述特征分割层对所述第三眼底特征图进行特征图分割处理得到的；第二特征子图是通过所述特征注意力层对每个所述第一特征子图进行特征注意力处理得到的；第二眼底特征图是通过所述特征拼接层对各个所述第二特征子图进行特征子图拼接处理得到的。

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电子科技大学长三角研究院(衢州)，其通讯地址为：324003 浙江省衢州市柯城区成电路1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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