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龙图腾网恭喜度小满科技(北京)有限公司申请的专利图像质量的确定方法、装置、终端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：CN114926674B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202210345355.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权图像质量的确定方法、装置、终端及存储介质是由要智敏;杨青设计研发完成，并于2022-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像质量的确定方法、装置、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种图像质量的确定方法、装置、终端及存储介质，方法包括：接收原始图像；对原始图像进行预处理，得到多个子图像；利用第一场景图像数据集和第二场景图像数据集对初始孪生网络模型进行训练，确定目标孪生网络模型；基于多个子图像和目标孪生网络模型，确定原始图像的图像质量。本发明的目标孪生网络模型包括两个网络模型，两个网络模型通过互相监督学习，增强了两个网络对不同场景下图像数据的泛化能力，此外，目标孪生网络模型可支持不同尺寸的图像的质量检测。当原始图像为任意场景图像时，目标孪生网络模型均能有效输出其图像质量类型，且不会因图像尺寸问题影响图像质量的确定，提高了图像质量确定的准确性。

本发明授权图像质量的确定方法、装置、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像质量的确定方法，其特征在于，包括：接收原始图像；对所述原始图像进行预处理，得到多个子图像；利用第一场景图像数据集和第二场景图像数据集对初始孪生网络模型进行训练，确定目标孪生网络模型，其中，所述第一场景图像数据集包括第一场景图像对应的图像质量数据；基于所述多个子图像和所述目标孪生网络模型，确定所述原始图像的图像质量；所述对所述原始图像进行预处理，得到多个子图像，包括：将所述原始图像进行格式转换，得到格式转换后的原始图像；利用预设滑窗对所述格式转换后的原始图像进行滑窗处理，得到多个子图像；所述利用第一场景图像数据集和第二场景图像数据集对初始孪生网络模型进行训练，确定目标孪生网络模型，包括：将所述第一场景图像数据集和所述第二场景图像数据集进行融合，得到融合数据集；对所述融合数据集中的数据进行提取，得到第一融合数据集和第二融合数据集，其中，所述第一融合数据集中包含的第一场景图像数据的数量大于所述第二场景图像数据的数量，所述第二融合数据集中包含的第二场景图像数据的数量大于所述第一场景图像数据的数量；将所述第二场景图像数据集和所述第一融合数据集中的数据输入到所述初始孪生网络模型中的第一网络中，得到第一输出结果，并同时将所述第二场景图像数据集和所述第二融合数据集中的数据输入到所述初始孪生网络模型中的第二网络中，得到第二输出结果；基于所述第一输出结果、所述第二输出结果和预设损失函数，确定目标孪生网络模型。

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