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龙图腾网恭喜浪潮云信息技术股份公司申请的专利一种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：CN114818903B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202210421036.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种图像分类方法及系统是由何彬彬;李旭东;李明明;潘心冰设计研发完成，并于2022-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理领域，具体提供了一种图像分类方法，首先将图像进行调整，然后裁剪中心位置，通过图像复杂度的分辨率评估模块得到每个图像的综合数值F；然后，进行分辨率的调整，通过统计数据集的综合数值F，对图片复杂度进行分类，并按照等差数列把所述数据集分为5个等级，每部分按照从小到大分辨率为96、112、168、196、224，并按照数值对图像进行分辨率调整；最后，输入新尺寸的图片到经过修改的残差卷积神经网络ResNet‑50，进而完成更精确的图像分类。与现有技术相比，本发明能够根据图片复杂度调整输入神经网络的尺寸，在不影响结果的前提下使得简单的图片获得更小的尺寸，可以降低神经网络的训练难度，还可以提高分类网络的准确度。

本发明授权一种图像分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种图像分类方法，其特征在于，首先将图像进行调整，然后裁剪中心位置，通过图像复杂度的分辨率评估模块得到每个图像的综合数值F； 然后，进行分辨率的调整，通过统计数据集的综合数值F，对图片复杂度进行分类，并按照等差数列把所述数据集分为5个等级，每部分按照从小到大分辨率为96、112、168、196、224，并按照数值对图像进行分辨率调整； 最后，输入新尺寸的图片到经过修改的残差卷积神经网络ResNet-50，进而完成更精确的图像分类； 具有如下步骤： S1、提取数据集各个图片的二维熵、反差、能量与相关度； 还包括： S1-1、将数据集图像调整为96x96到512x512之间大小，然后裁剪中心位置； S1-2、按照下面的公式计算数据集中图像I1的二维熵： HI1为图像I1的二维熵，i,j为图像的邻域灰度均值与图像的像素灰度组成特征二元组，i表示像素的灰度值在0到225之间，j表示邻域灰度均值在0到225之间,Pi,j为联合概率，其中联合概率按下面公式计算： 其中fi,j为为特征二元组i,j出现的频数，N为图像的尺度； S1-3、按照下面的公式计算图像I1的反差； GI1为图像I1的反差，用来描述纹理粗细的统计量，可以反映图像的清晰程度，i-j表示图像的邻域灰度均值与图像的像素灰度差值； S1-4、按照下面的公式计算图像I1的能量； EI1为图像I1的能量，一种表示灰度分布一致性的统计量,是图像灰度分布均匀性的度量； S1-5、按照下面的公式计算图像I1的相关度： RI1为图像I1的相关度，它衡量图像中灰度共生矩阵的元素在行与列方向的相似程度，其中μ表示了Px和Py的均值，σ表示了Px和Py的标准差，其中Px和Py按下列公式计算： S1-6、得到二维熵、反差、能量与相关度之后，进行加权求和，由于二维熵和反差与图像复杂度是正相关的，图像越复杂二维熵与反差值越大,所以HI1和GI1的权重为1，而能量和相关度与图像复杂度是负相关的关系，图像越简单能量和相关度越大，所以EI1和RI1的权重为-1； 通过下列公式计算可得到综合指标FI1： FI1＝HI1+GI1-EI1-RI1； S2、根据图片复杂度调整图像的分辨率尺寸； 包括： S2-1、通过步骤S1得到数据集中所有图片的F值，使用min和max函数寻找最小的F值Fmin与最大值Fmax，根据图像复杂度所设置的分辨率尺寸是从96到224，分别为96，112，168，196和224，根据等差数列的通项公式： An＝a1+n-1d 其中An为数列的最后一项，a1为首项，d为公差，n为项数； S2-2、将n＝5，An＝Fmax，a1＝Fmin代入公式求得d＝Fmax-Fmin4，所以图像I1通过分辨率评估模块会输出RI1； S3、将步骤S2得到的新尺寸输入图片输入更改后的分类网络进行分类； 首先新分辨率图片RI1经过大型分类网络ResNet-50的卷积层，得到特征XRI1，之后通过改进后的批归一化层BN； 公式如下所示： 其中i为当前输入特征所对应的分辨率，μi为输入特征XRI1的均值，是输入特征XRI1的方差，γi，βi是针对输入的特征XRI1的可学习参数，∈为防止整除0的参数，不需要针对输入特征进行设置； S4、最后再经过Softmax层，得到识别结果。

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