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龙图腾网获悉广州中医药大学(广州中医药研究院)申请的专利一种基于深度学习模型的舌象分类方法和中医望诊机器人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：CN121170411B 。

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：202511307535.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于深度学习模型的舌象分类方法和中医望诊机器人是由门韶洋;卢伟梁;韦杰瀚;周培培;唐平;张洪来设计研发完成，并于2025-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习模型的舌象分类方法和中医望诊机器人在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度学习模型的舌象分类方法和中医望诊机器人，其中方法包括检测是否收到指令词，若是，则根据指令词对用户的舌部进行拍照，得到舌象图像；采用改进后Unet模型对舌象图像进行二值化，得到二值化图像；将二值化图像与舌体轮廓模板匹配，确定舌体区域；将舌体区域输入ResNet模型进行分类，得到舌象类型。改进后Unet模型的解码器通过FASPP增强局部细节恢复能力，可以更好地处理舌面反光导致的边缘模糊问题。将二值化图像与舌体轮廓模板匹配，确定舌体区域。本发明采用由改进后Unet模型与ResNet模型组成的级联设计，在精确分割出舌体区域的基础上，提高了舌象分类的准确度。

本发明授权一种基于深度学习模型的舌象分类方法和中医望诊机器人在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习模型的舌象分类方法，其特征在于，包括： 检测是否收到指令词，若是，则根据所述指令词对用户的舌部进行拍照，得到舌象图像； 采用改进后Unet模型对所述舌象图像进行二值化，得到二值化图像； 将所述二值化图像与舌体轮廓模板匹配，确定舌体区域； 将所述舌体区域输入ResNet模型进行分类，得到舌象类型； 所述采用改进后Unet模型对所述舌象图像进行二值化，得到二值化图像，包括： 将改进后Unet模型的特征提取模块提取的特征图采用2×2网格进行折叠； 采用多个并行的空洞卷积单元捕获舌体的多尺度特征； 设计融合单元，对浅层边缘信息与所述多尺度特征进行加权融合，得到融合特征； 将所述融合特征输入预测网络进行二值化，得到二值化图像； 所述采用改进后Unet模型对所述舌象图像进行二值化之前，还包括： 将原始Unet模型的解码器的连续下采样模块改为FASPP模块；所述FASPP模块用于增强图像中不同局部特征之间的关联性； 所述将原始Unet模型的解码器的连续下采样模块改为FASPP模块之后，还包括： 采用快速傅里叶变换将合成数据的相位谱与真实舌象的幅度谱低频区域混合，生成域适应增强图像集； 将所述域适应增强图像集与真实图像集混合，得到训练集； 使用训练集对待训练Unet模型进行训练，随着训练批次增大，逐渐减小所述训练集中所述域适应增强图像集的比例； 检测所述待训练Unet模型的训练次数是否大于训练次数阈值，若是，则停止训练，得到改进后Unet模型； 对待训练Unet模型进行训练包括第一训练阶段、第二训练阶段和第三训练阶段，第一训练阶段包括50轮训练，在第一训练阶段冻结待训练Unet模型的编码器权重，训练FASPP解码器模块；第二训练阶段包括100轮训练，采用AdamW优化器进行端到端的微调，学习率按余弦退火从1e-4衰减至1e-6；第三训练阶段包括50轮训练，通过傅里叶对齐生成高频扰动数据，以提升待训练Unet模型的鲁棒性。

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