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龙图腾网获悉中国人民解放军国防大学政治学院申请的专利一种基于深度学习的图像信息智能分析系统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：CN120765905B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202510843243.X，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于深度学习的图像信息智能分析系统是由王云龙;刘晓亮;张鹏飞;张明新;丛嘉设计研发完成，并于2025-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的图像信息智能分析系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的图像信息智能分析系统，涉及图像分析技术领域，解决了难以精确获取图像中每个网格的图像信息，难以适应精细程度较高的目标检测，影响目标检测的精度的技术问题；通过在网格中移动检测窗口，移动检测窗口可以灵活调整大小和比例，适应不同尺寸和形状的目标物体，便于快速对网格内部图像特征进行提取，同时，这种灵活性使得模型能够更好地识别和定位各种类型的对象，从而提高检测的准确性和效率，同时，通过预先分类网格并确定哪些网格可能包含目标物体，对于需要精确边界信息的应用尤其重要；通过收集与待分析图像相关的目标物体数据集，确保训练数据与实际应用场景高度相关。

本发明授权一种基于深度学习的图像信息智能分析系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的图像信息智能分析系统，其特征在于，包括： 图像处理模块：通过智能终端采集待分析的图像数据，并对图像进行预处理，将预处理后的图像进行边缘检测，对检测区域进行标注，并对标注区域进行网格划分； 特征提取模块：在标注区域的网格中通过移动检测窗口对图像信息进行检测，并对标注区域进行特征提取，生成特征向量； 图像检测模块：检测网格中是否存在目标物体，将不存在目标物体的网格分类为参考网格，将存在目标物分界线的网格分类为分界网格，将目标物分界线内部的网格分类为内部网格； 数据集处理模块：收集与待分析的图像数据相关领域的目标物体图像数据集，通过图像检测模块，划分目标物体图像数据集的参考网格、分界网格和内部网格，并标注目标物体类别和网格种类； 目标识别模块：通过标注的参考网格、分界网格和内部网格训练卷积神经网络模型，识别目标物体类别； 其中，所述目标识别模块通过标注的参考网格、分界网格和内部网格训练卷积神经网络模型，识别目标物体类别，包括以下步骤： 获取图像检测模块训练的机器学习模型，识别窗口提取图像块是否为目标物的识别结果，获取参考网格、分界网格和内部网格的数量数据； 根据参考网格、分界网格和内部网格的数量数据，计算参考网格、分界网格和内部网格的初始参考权重； 通过标注的参考网格、分界网格和内部网格分别训练卷积神经网络模型； 将训练的卷积神经网络模型输出层之后连接到加权融合层，并根据参考网格、分界网格和内部网格的参考权重设置加权融合层，通过加权融合层将参考网格、分界网格和内部网格分别训练的卷积神经网络模型进行融合； 将融合后的CNN卷积神经网络模型，识别目标物体类别； 所述目标识别模块根据参考网格、分界网格和内部网格的数量数据，计算参考网格、分界网格和内部网格的初始参考权重，包括以下步骤： 统计参考网格、分界网格和内部网格的数量数据，以及网格总数量； 依次计算参考网格、内部网格和分界网格的初始参考权重； 通过以下公式计算参考网格的参考权重Cr： ； 通过以下公式计算内部网格的参考权重Ci： ； 通过以下公式计算分界网格的参考权重Cb： ； 其中，G为网格总数量，Gi为内部网格的数量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军国防大学政治学院，其通讯地址为：201600 上海市松江区业煌路658号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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