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龙图腾网获悉安图实验仪器(郑州)有限公司申请的专利基于轻量化卷积神经网络的图像质控方法、装置以及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：CN117934434B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202410123218.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于轻量化卷积神经网络的图像质控方法、装置以及介质是由侯剑平;赵万里;张欠欠;孙千鹏;王驰;王超;刘聪设计研发完成，并于2024-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于轻量化卷积神经网络的图像质控方法、装置以及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于轻量化卷积神经网络的图像质控方法、装置以及介质，应用于图像分析技术领域。该方法先获取待检测的药敏全息图像；然后将药敏全息图像输入药敏全息图像质量判定模型。最后根据药敏全息图像质量判定模型的输出结果确定药敏全息图像的质量。因为本申请所提的药敏全息图像质量判定模型会将不同尺度的各特征图进行融合得到最终的目标特征图，能够在较浅的神经网络层数下得到较高的识别准确率，而由于神经网络层数少，减少了计算时间，因此图像质量识别时间也更快。相较于传统的方案，本技术方案同时保证了图像质量识别的准确性和速度。

本发明授权基于轻量化卷积神经网络的图像质控方法、装置以及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于轻量化卷积神经网络的图像质控方法，其特征在于，包括： 获取待检测的药敏全息图像； 将所述药敏全息图像输入药敏全息图像质量判定模型；其中，所述药敏全息图像质量判定模型将所述药敏全息图像的特征图输入至多层依次连接的主干特征提取模块中的第一层主干特征提取模块，各层的所述主干特征提取模块提取所接收的特征图的特征后形成新的特征图并输出至下一层；且各所述主干特征提取模块输出的特征图尺寸逐层减小；所述药敏全息图像质量判定模型将不同尺度的各特征图进行融合得到最终的目标特征图，并根据所述目标特征图确定输出结果； 根据所述药敏全息图像质量判定模型的输出结果确定所述药敏全息图像的质量； 所述药敏全息图像质量判定模型包括多个所述主干特征提取模块和与各所述主干特征提取模块连接的多个分支特征提取模块； 各所述主干特征提取模块用于逐层提取到深层次的语义特征图，各所述分支特征提取模块用于获取各所述主干特征提取模块输出的不同尺度的特征图； 所述药敏全息图像质量判定模型将不同尺度的各特征图进行融合得到最终的所述目标特征图包括： 将各所述主干特征提取模块最终提取的语义特征图以及各所述分支特征提取模块获取的不同尺度的特征图进行融合得到最终的所述目标特征图； 多个分支特征提取模块为步长不同的1*1卷积模块。

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