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龙图腾网获悉中国工商银行股份有限公司申请的专利多尺度图像处理方法、系统、装置和计算机设备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：CN115424038B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202211082679.4，技术领域涉及：G06V10/52；该发明授权多尺度图像处理方法、系统、装置和计算机设备是由王超;谷俊;谷明慧;朱义毅设计研发完成，并于2022-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本多尺度图像处理方法、系统、装置和计算机设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种多尺度图像处理方法、系统、装置和计算机设备，涉及人工智能领域。所述方法包括：根据原始图像对应的图像矩阵与原始卷积核，得到对应的乘积矩阵，针对任一空洞卷积的尺寸U，V，在图像矩阵中确定多个起点元素c，d，其中1≤c≤V，1≤d≤U，U、V、c、d均为正整数。针对任一起点元素c，d，根据尺寸U，V，从乘积矩阵中读取目标元素，得到第一矩阵，并根据乘积矩阵和尺寸U，V，确定第一矩阵中各元素在特征图像中的目标位置，针对各起点元素c，d对应的第一矩阵，将位于同一目标位置的元素进行累加处理，得到原始图像在尺寸U，V下对应的特征图像。采用本方法能够提高图像处理效率。

本发明授权多尺度图像处理方法、系统、装置和计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种多尺度图像处理方法，其特征在于，所述方法包括： 根据原始图像对应的图像矩阵与原始卷积核，得到对应的乘积矩阵； 针对任一空洞卷积的尺寸U，V，在所述图像矩阵中确定多个起点元素c，d，其中1≤c≤V，1≤d≤U，U、V、c、d均为正整数； 针对任一所述起点元素c，d，根据所述尺寸U，V，从所述乘积矩阵中读取目标元素，得到第一矩阵； 根据所述乘积矩阵和所述尺寸U，V，确定所述第一矩阵中各元素在特征图像中的目标位置； 针对各所述起点元素c，d对应的所述第一矩阵，将位于同一所述目标位置的元素进行累加处理，得到所述原始图像在所述尺寸U，V下对应的所述特征图像； 所述根据所述尺寸U，V，从所述乘积矩阵中读取目标元素，得到第一矩阵，包括： 确定所述乘积矩阵中的各元素[xijkpq]，其中，xij为所述图像矩阵中的任一元素，i，j表示xij在所述图像矩阵中的位置信息，kpq为所述原始卷积核中的任一元素，i、j、p、q均为正整数； 针对所述图像矩阵，从所述起点元素c，d开始，每行按间隔U-1、每列按间隔V-1进行采样，得到各目标元素在所述图像矩阵中对应的位置信息i＇，j＇； 根据所述位置信息i＇，j＇，从所述乘积矩阵中读取目标元素[xi＇j＇kpq]，得到所述第一矩阵； 所述根据所述乘积矩阵和所述尺寸U，V，确定所述第一矩阵中各元素在特征图像中的目标位置，包括： 针对所述第一矩阵中的任一元素[xi＇j＇kpq]，根据所述xi＇j＇在所述图像矩阵中的位置信息i＇，j＇、所述kpq在所述原始卷积核中的位置、所述尺寸U，V，确定所述元素在特征图像中的目标位置； 所述根据所述xi＇j＇在所述图像矩阵中的位置信息i＇，j＇、所述kpq在所述原始卷积核中的位置、所述尺寸U，V，确定所述元素在特征图像中的目标位置，包括： 根据所述xi＇j＇在所述图像矩阵中的行数i＇、所述kpq在所述原始卷积核中的行数p、及所述尺寸U，确定所述元素在所述特征图像中的行数； 根据所述xi＇j＇在所述图像矩阵中的列数j＇、所述kpq在所述原始卷积核中的列数q、及所述尺寸V，确定所述元素在所述特征图像中的列数。

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