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龙图腾网恭喜展讯通信(上海)有限公司申请的专利图像质量模型的生成、评估方法与系统及其设备与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：CN113850785B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202111136728.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权图像质量模型的生成、评估方法与系统及其设备与介质是由翟英明;王城设计研发完成，并于2021-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像质量模型的生成、评估方法与系统及其设备与介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种图像质量模型的生成、评估方法与系统及其设备与介质，该图像质量模型的生成方法包括：构建具有N类图像特征的训练图像样本集合，N为正整数，并向待训练的卷积神经网络模型输入训练图像样本集合中的训练图像样本，待训练的卷积神经网络模型包括至少二个深度神经网络基础模型，利用待训练的卷积神经网络模型对训练图像样本进行特征提取，得到训练图像特征信息，利用损失函数计算训练图像特征信息与标准图像特征信息之间的损失值，根据损失值调整待训练的卷积神经网络模型中的参数，生成包括所述参数的图像质量模型。本发明提供的图像质量模型用于辅助测试工程师对终端相机的成像质量进行评估，提高了测试效率和评估准确性。

本发明授权图像质量模型的生成、评估方法与系统及其设备与介质在权利要求书中公布了：1.一种图像质量模型的生成方法，其特征在于，所述方法包括：构建具有N类图像特征的训练图像样本集合，N为正整数；向待训练的卷积神经网络模型输入所述训练图像样本集合中的训练图像样本；利用所述待训练的卷积神经网络模型对所述训练图像样本进行特征提取，得到训练图像特征信息；获取验证图像样本的标准图像特征信息；利用损失函数计算所述训练图像特征信息与所述标准图像特征信息之间的损失值；根据所述损失值调整所述待训练的卷积神经网络模型中的参数；生成包括所述参数的图像质量模型；其中，所述待训练的卷积神经网络模型由GoogleNet、ResNet、MobileNet和ResMobile组成；所述ResMobile是将ResNet中残差思想运用至MobileNet网络中：首先借鉴所述ResNet做法，在训练时为每一个卷积块添加平行的1×1卷积分支和恒等映射分支，构成一个ResMobileBlock，然后将所述ResMobileBlock转换为一个卷积。

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