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龙图腾网获悉以见科技(上海)有限公司申请的专利基于人工智能的图像处理方法、系统及训练方法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：CN115830331B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202211705855.5，技术领域涉及：G06V10/42；该发明授权基于人工智能的图像处理方法、系统及训练方法是由罗锋;聂聪设计研发完成，并于2022-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的图像处理方法、系统及训练方法在说明书摘要公布了：本申请明公开了一种基于人工智能的图像处理方法、系统及训练方法，该图像处理方法包括：获取待处理图像；基于切片操作及卷积神经网络对所述待处理图像进行特征提取，得到多个特征图；所述多个特征图依次经由第一CBL模块、第一CSP模块、第二CBL模块、第二CSP模块处理；其中，CSP模块处理待处理特征图时，待处理特征图依次经由CBL模块、若干个残差组件以及第一卷积神经网络处理后，得到第一特征图，待处理特征图经由第二卷积神经网络处理得到第二特征图，对第一特征图与第二特征图进行合并，然后进行批量归一化处理和激活处理；得到对所述待处理图像的处理结果。本申请能够大大地提高建筑施工场景下的智能化程度。

本发明授权基于人工智能的图像处理方法、系统及训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的图像处理方法，包括： 获取待处理图像； 对所述待处理图像进行特征提取，得到多个特征图； 所述多个特征图依次经由第一CBL模块、第一CSP模块处理； 其中，第一CSP模块处理待处理特征图时，待处理特征图依次经由第三CBL模块、若干个残差组件以及第一卷积神经网络处理后，得到第一特征图，待处理特征图经由第二卷积神经网络处理得到第二特征图，对第一特征图与第二特征图进行合并，然后进行批量归一化处理和激活处理； 经过第一CBL模块、第一CSP模块处理后的特征图依次经由第二CBL模块、第二CSP模块处理； 其中，第二CSP模块处理待处理特征图时，待处理特征图依次经由第四CBL模块、若干个残差组件以及第三卷积神经网络处理后，得到第三特征图，待处理特征图经由第四卷积神经网络处理得到第四特征图，对第三特征图与第四特征图进行合并，然后进行批量归一化处理和激活处理； 得到对所述待处理图像的处理结果； 在第一CSP模块中，对残差组件处理得到的特征图进行注意力提升处理，得到第五特征图，将第五特征图与残差组件处理得到的特征图进行合并，然后基于第一卷积神经网络对合并后的特征图进行特征提取，得到第一特征图； 在第二CSP模块中，对残差组件处理得到的特征图进行注意力提升处理，得到第六特征图，将第六特征图与残差组件处理得到的特征图进行合并，然后基于第三卷积神经网络对合并后的特征图进行特征提取，得到第三特征图； 对残差组件处理得到的特征图进行注意力提升处理包括如下步骤： 步骤S11.对残差组件处理得到的特征图进行卷积处理； 步骤S12.对卷积处理后的特征图进行激活处理，得到第七特征图； 步骤S13.沿着第七特征图的通道求取每一个通道的均值； 步骤S14.对求取得到的均值进行1*1卷积处理，以进行通道融合； 步骤S15.将融合后的均值进行批量归一化处理； 步骤S16.对批量归一化处理后的均值进行激活处理，得到第一均值； 步骤S17.将第七特征图与第一均值进行相乘，得到注意力提升处理后的特征图； 步骤S11中对残差组件处理得到的特征图进行3*3卷积处理，步骤S12中采用LeakyReLU函数对卷积处理后的特征图进行非线性激活，步骤S16中采用sigmoid函数对批量归一化处理后的均值进行非线性激活。

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