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龙图腾网获悉成都字节流科技有限公司申请的专利基于YOLO目标检测和多标签分类的中医舌象智能分析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：CN121074954B 。

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：202511630542.1，技术领域涉及：G16H30/20；该发明授权基于YOLO目标检测和多标签分类的中医舌象智能分析方法是由李东根;苏可;陈益设计研发完成，并于2025-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于YOLO目标检测和多标签分类的中医舌象智能分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于YOLO目标检测和多标签分类的中医舌象智能分析方法，涉及计算机视觉技术领域。所述方法是先将原始舌象彩色图像导入基于YOLOv11目标检测网络的舌面区域及舌下区域检测模型，得到舌面区域及舌下区域检测结果，然后根据在检测结果中且是指舌面舌下区域的目标对象的检测框，从原始图像中裁剪得到目标对象的区域图像，并缩放处理得到具有标准尺寸大小的区域新图像，再然后将新图像导入针对目标对象训练且基于Resnet50网络的舌象多标签分类模型，得到目标对象的舌象多标签分类结果，最后汇总得到与原始图像对应的中医舌象智能分析结果，由此通过舌面舌下区域分离分析以及裁剪操作，可有效提高分析结果精度，并在一定程度上降低模型耦合度。

本发明授权基于YOLO目标检测和多标签分类的中医舌象智能分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLO目标检测和多标签分类的中医舌象智能分析方法，其特征在于，包括： 获取原始舌象彩色图像； 将所述原始舌象彩色图像导入基于YOLOv11目标检测网络完成预训练的舌面区域及舌下区域检测模型，得到舌面区域及舌下区域检测结果； 根据在所述舌面区域及舌下区域检测结果中的目标对象的检测框，从所述原始舌象彩色图像中裁剪得到所述目标对象的区域图像，具体包括：根据所述舌面区域及舌下区域检测结果，确定第一目标对象的检测框以及第二目标对象的检测框，其中，所述第一目标对象是指舌面区域，所述第二目标对象是指舌下区域；判断所述第一目标对象的检测框与所述第二目标对象的检测框的交并比是否大于等于预设的交并比阈值；若是，则将所述原始舌象彩色图像导入基于DeepLabV3+网络或PointRend网络完成预训练的舌体图像语义分割模型，输出得到以二值化形式呈现的舌体掩码图像；将所述舌体掩码图像与所述第一目标对象的检测框的交集区域作为初始舌面区域，以及将所述舌体掩码图像与所述第二目标对象的检测框的交集区域作为初始舌下区域，以及还将所述第一目标对象的检测框与所述第二目标对象的检测框的交集区域作为重叠区域；根据在所述舌体掩码图像中的所有舌体像素的纵坐标，按照如下公式计算得到舌体掩码重心纵坐标： 式中，表示所述所有舌体像素的像素总数，表示小于等于的正整数，表示第个舌体像素在所述原始舌象彩色图像中的灰度值、亮度值或饱和度值，表示所述第个舌体像素的纵坐标；针对在所述重叠区域中的各个像素，根据对应像素的纵坐标与所述舌体掩码重心纵坐标的大小比较结果，确定对应像素是归属于舌面区域还是归属于舌下区域；在所述初始舌面区域中移除被确定归属于舌下区域的所有像素，得到最终舌面区域，以及在所述初始舌下区域中移除被确定归属于舌面区域的所有像素，得到最终舌下区域；从所述原始舌象彩色图像中裁剪出位于所述最终舌面区域内的子图像以作为所述第一目标对象的区域图像，以及从所述原始舌象彩色图像中裁剪出位于所述最终舌下区域内的子图像以作为所述第二目标对象的区域图像； 对所述区域图像进行缩放处理以得到具有标准尺寸大小的区域新图像； 将所述区域新图像导入针对所述目标对象训练且基于Resnet50网络完成预训练的舌象多标签分类模型，得到所述目标对象的舌象多标签分类结果； 汇总所有所述目标对象的舌象多标签分类结果，得到与所述原始舌象彩色图像对应的中医舌象智能分析结果。

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