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龙图腾网获悉潍柴动力股份有限公司申请的专利图像处理方法、装置、电子设备及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：CN117274588B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20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：202311185538.X，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权图像处理方法、装置、电子设备及存储介质是由蔡壮;张哲;李佩霏;王兴娟;齐雷设计研发完成，并于2023-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像处理方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质。其中，该方法包括：获取包括多个待识别对象的待处理图像，并基于待处理图像构建模型输入图像集，其中，待识别对象是小目标对象；基于目标对象分割模型对模型输入图像集进行处理，确定与待处理图像对应的识别结果，其中，目标对象分割模型中包括至少一个目标子模型，至少一个目标子模型包括区域生成子模型和目标对象筛选子模型；基于识别结果对待处理图像中的待识别对象标注。本实施例的技术方案，实现了小目标对象的快速高质量智能标注，极大的加快了标注速度，提高了标注质量。

本发明授权图像处理方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像处理方法，其特征在于，包括： 获取包括多个待识别对象的待处理图像，并基于所述待处理图像构建模型输入图像集，其中，所述待识别对象是小目标对象； 基于目标对象分割模型对所述模型输入图像集进行处理，确定与所述待处理图像对应的识别结果，其中，所述目标对象分割模型中包括至少一个目标子模型，所述至少一个目标子模型包括区域生成子模型和目标对象筛选子模型；所述区域生成子模型包括区域生成网络以及分别与所述区域生成网络相连接的第一卷积网络和第二卷积网络，所述区域生成网络包括至少一个第一卷积模块；所述目标对象筛选子模型中包括主干特征提取网络、与所述主干特征提取网络相连接的第一全连接网络、第二全连接网络和特征融合网络以及与所述特征融合网络相连接的第三卷积网络； 基于所述识别结果对所述待处理图像中的所述待识别对象标注； 所述基于目标对象分割模型对所述模型输入图像集进行识别处理，确定与所述待识别对象对应的识别结果，包括：基于所述区域生成子模型对所述模型输入图像集中包括的每幅模型输入图像进行处理，确定至少一个候选识别结果，其中，所述候选识别结果中包括候选区域特征、与所述候选区域特征对应的识别类别和边界框信息；对所述至少一个候选区域特征进行区域筛选合并处理，确定至少一个待处理区域特征；基于预设尺寸对每个所述待处理区域特征进行处理，得到至少一个待输入区域特征；将所述至少一个待输入区域特征输入至所述目标对象筛选子模型中，得到与所述待处理图像对应的识别结果； 所述基于所述区域生成子模型对所述模型输入图像集中包括的每幅模型输入图像进行处理，确定至少一个候选识别结果，包括：针对所述模型输入图像集中的每张模型输入图像，基于所述至少一个第一卷积模块按照所述模型输入对象对应的预设滑窗尺寸对所述模型输入图像进行处理，得到与所述模型输入图像对应的至少一个候选区域特征；将所述模型输入图像集中除所述待处理图像之外的模型输入图像对应的至少一个候选区域特征映射至所述待处理图像中，得到与所述模型输入图像集对应的至少一个候选区域特征；基于所述第一卷积网络分别对每个所述候选区域特征进行处理，得到与所述候选区域特征对应的识别类别；基于所述第二卷积网络分别对每个所述候选区域特征进行处理，得到与所述候选区域特征对应的边界框信息；将所述至少一个候选区域特征、与每个所述候选区域特征对应的识别类别以及与每个所述候选区域特征对应的边界框信息作为所述模型输入图像集对应的至少一个候选识别结果。

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