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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于任务驱动的空间目标图像质量评价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：CN117132534B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202310892156.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于任务驱动的空间目标图像质量评价方法是由杨曦;孔德辰;杨东设计研发完成，并于2023-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于任务驱动的空间目标图像质量评价方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于任务驱动的空间目标图像质量评价方法，包括：获取待评价图像；采用训练完备的质量评价模型对待评价图像质量评价，得到表征待评价图像的图像质量的优劣程度的质量类别；训练完备的质量评价模型是采用带有质量标签的目标数据集，通过度量学习的方式对初始质量评价模型进行训练得到的；目标数据集是根据训练完备的目标识别模型对第一数据集的图像类别的目标识别结果，以及第一数据集的真实目标类别之间的欧式距离构建的；第一数据集是用于训练目标识别模型的数据集的同源数据集；评价结果达到预设质量类别的图像用于作为目标识别模型或初始目标识别模型的训练样本。本发明可以降低人工图像标注的成本，提高与下游任务的匹配度。

本发明授权一种基于任务驱动的空间目标图像质量评价方法在权利要求书中公布了：1.一种基于任务驱动的空间目标图像质量评价方法，其特征在于，包括： 获取待评价图像； 采用训练完备的质量评价模型对所述待评价图像进行质量评价，得到所述待评价图像的质量类别；所述质量类别表征图像质量的优劣程度； 其中，所述训练完备的质量评价模型是采用带有质量标签的目标数据集，通过度量学习的方式对初始质量评价模型进行训练得到的；所述目标数据集是根据训练完备的目标识别模型对第一数据集的图像类别的目标识别结果，以及所述第一数据集的真实目标类别之间的欧式距离构建的；所述第一数据集是用于训练所述目标识别模型的数据集的同源数据集；评价结果达到预设质量类别的图像用于作为所述目标识别模型或初始目标识别模型的训练样本； 其中，所述目标数据集的构建方式为：采用所述训练完备的目标识别模型预测所述第一数据集中每张图像中的目标的类别，得到每张图像的目标识别结果；确定所述第一数据集中每张图像的目标识别结果与该图像的真实目标类别之间的欧式距离；根据所述欧式距离和多个预设阈值，将所述第一数据集中的图像划分为多个质量类别的图像；每个图像所属的质量类别为该图像的质量标签。

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