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龙图腾网获悉浙江大华技术股份有限公司申请的专利图像处理方法、模型、计算机设备及存储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：CN115841582B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202211577055.X，技术领域涉及：G06V10/46；该发明授权图像处理方法、模型、计算机设备及存储介质是由王鑫铭;殷俊;潘华东设计研发完成，并于2022-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像处理方法、模型、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种图像处理方法、模型、计算机设备及存储介质。该方法包括：获取目标图像的第一图像特征；利用图像处理模型的多感受野卷积模块对第一图像特征进行处理，得到第二图像特征，其中，多感受野卷积模块包括不同空洞率的多个空洞卷积核，空洞卷积核用于对输入特征进行空洞卷积以得到感受野与空洞率对应的空洞卷积特征，第二图像特征是对多个空洞卷积核输出的空洞卷积特征进行融合得到的；利用图像处理模型的预测模块对第二图像特征进行预测，得到目标图像的预测结果。上述方案，能够提取到图像更加丰富的特征信息，从而提高预测结果的准确度。

本发明授权图像处理方法、模型、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标图像的第一图像特征； 利用图像处理模型的多感受野卷积模块对所述第一图像特征进行处理，得到第二图像特征，其中，所述多感受野卷积模块包括不同空洞率的多个空洞卷积核，所述空洞卷积核用于对输入特征进行空洞卷积以得到感受野与所述空洞率对应的空洞卷积特征，所述第二图像特征是对所述多个空洞卷积核输出的空洞卷积特征进行融合得到的； 利用所述图像处理模型的预测模块对所述第二图像特征进行预测，得到所述目标图像的预测结果； 其中，所述多感受野卷积模块包括依序连接的至少一个感受野卷积网络和下采样模块，每个所述感受野卷积网络包括并行连接的多个所述空洞卷积核，其中一个所述感受野卷积网络为第一感受野卷积网络，所述下采样模块与所述第一感受野卷积网络并行连接，所述第一感受野卷积网络中包含的空洞卷积核的步长与所述下采样模块的下采样倍数相同；所述利用图像处理模型的多感受野卷积模块对所述第一图像特征进行处理，得到第二图像特征，包括： 利用所述下采样模块对所述第一感受野卷积网络的网络输入特征进行下采样处理，得到目标下采样特征； 将所述目标下采样特征与所述第一感受野卷积网络的网络输出特征进行融合，得到第二融合特征，所述第二融合特征作为所述第一感受野卷积网络的下一个所述感受野卷积网络的网络输入特征； 其中，首个所述感受野卷积网络的网络输入特征为所述第一图像特征，最后一个所述感受野卷积网络的网络输出特征直接或经处理后作为所述第二图像特征。

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