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龙图腾网恭喜北京鸿途信达科技股份有限公司申请的专利基于深度卷积神经网络模型的广告图像分类方法及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：CN119478496B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202411432174.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于深度卷积神经网络模型的广告图像分类方法及系统是由张峰;张超;张浩;张宇宁;高洁设计研发完成，并于2024-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度卷积神经网络模型的广告图像分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度卷积神经网络模型的广告图像分类方法及系统包括：对收集到的目标广告图像以及相关数据进行第一分类，并针对第一分类结果进行第一预处理；对第一预处理结果进行第二分类，并根据第二分类结果判断模型建立数量；根据判断出的模型建立数量，结合深度卷积神经网络建立相应模型，模型的输出均为第一客户吸引力；结合预设的改进聚类算法，以及不同第二分类策略获取到的模型输出，获取第三分类结果。通过上述步骤，本发明能够有效地对广告图像进行分类，从而为广告投放提供更为精准的决策支持。

本发明授权基于深度卷积神经网络模型的广告图像分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度卷积神经网络模型的广告图像分类方法，其特征在于，包括：对收集到的目标广告图像以及相关数据进行第一分类，并针对第一分类结果进行第一预处理；对第一预处理结果进行第二分类，并根据第二分类结果判断模型建立数量包括：所述第二分类包括通过预设的第二分类策略对第一预处理结果进行第二分类；所述预设的第二分类策略包括第二分类策略A，第二分类策略B以及第二分类策略C；当选择第二分类策略A时，根据第二分类结果判断模型建立数量为十二个；当选择第二分类策略B时，根据第二分类结果判断模型建立数量为六个；当选择第二分类策略C时，根据第二分类结果判断模型建立数量为三个；根据判断出的模型建立数量，结合深度卷积神经网络建立相应模型，所述模型的输出均为第一客户吸引力；结合预设的改进聚类算法，以及不同第二分类策略获取到的模型输出，获取第三分类结果，具体为：通过改进聚类算法将第二分类策略A获取到的模型输出分为三种聚类结果，包括：步骤1：当选择第二分类策略A或B时，收集所有十二个模型或六个模型的输出结果；步骤2：随机选择三个初始聚类中心作为初始中心点；步骤3：计算每个模型输出到每个聚类中心的距离；步骤4：通过比较每个模型输出与所有聚类中心的距离将每个模型的输出分配给距离最近的聚类中心；步骤5：引入一个自适应学习率，使得每次更新都根据当前数据点的分布情况进行调整，重新计算聚类中心，公式如下： 其中，Cj是分配给第j个聚类中心的所有模型输出的集合，ηt是随迭代次数t调整的学习率，随着迭代次数增加逐渐减小，cj表示当前第j个聚类中心，cj′表示更新后的第j个聚类中心，xi表示集合Cj中的一个数据点；步骤6：重复步骤3至5，继续迭代直到聚类中心不再改变或达到预先设定的迭代次数为止；步骤7：当聚类中心的变化小于某个阈值或达到最大迭代次数时，算法停止；步骤8：输出最终的三个聚类中心以及每个模型输出所属的聚类。

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