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龙图腾网获悉上海大数华创智能科技有限公司申请的专利基于深度学习及自动图像识别分类的危险化学品识别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：CN119339129B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202411322036.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于深度学习及自动图像识别分类的危险化学品识别系统是由郎旭梅设计研发完成，并于2024-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习及自动图像识别分类的危险化学品识别系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习及自动图像识别分类的危险化学品识别系统，包括多个功能模块，在识别过程中，获得目标区域的多个视角图像，通过对多个视角图像进行截取、增强等操作，确定用于分类识别的目标图像，将目标图像输入深度学习模型，经深度学习模型处理，提取目标图像中所包含的各个目标物体的物体特征，基于每个目标物体的物体特征识别该目标物体是否为危险化学品，在识别出目标物体为危险化学品时，输出所属危险化学品的化学种类。应用本发明提供的系统，对危险化学品进行识别分类时，将待识别区域拍摄的图像输入深度学习模型中，经深度学习模型处理可得到相关区域内是否存在危险化学品及相关分类，提升了危险化学品识别的效率及准确性。

本发明授权基于深度学习及自动图像识别分类的危险化学品识别系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习及自动图像识别分类的危险化学品识别系统，其特征在于，包括： 接收模块，用于接收检测设备向目标区域进行多角度拍摄获得的各个视角图像； 选取模块，用于在各个所述视角图像中，选取正视角拍摄的视角图像作为基准图像； 确定模块，用于依据各个所述视角图像，确定所述基准图像中包含的物体区域； 截取模块，用于截取所述物体区域所在图像作为待识别图像； 增强模块，用于对所述待识别图像进行增强处理，获得所述待识别图像对应的目标图像； 识别模块，用于将所述目标图像输入已建立的深度学习模型中，经由所述深度学习模型处理，确定所述目标图像中所包含的各个目标物体以及每个所述目标物体的物体形态，并根据每个所述目标物体的物体形态，提取每个所述目标物体的物体特征，基于每个所述目标物体的物体特征识别该目标物体是否为危险化学品，在识别出该目标物体为危险化学品时，输出该目标物体所属危险化学品的化学种类； 训练模块，用于确定多个测试图像，所述多个测试图像中包含各个种类的危险化学品的图像；对所述多个测试图像进行增强处理，获得多个样本图像；确定每个所述样本图像中包含的各个物体，并为每个所述样本图像中的每个物体添加属性标签；提取每个所述样本图像中每个物体的物体特征，所述物体特征中至少包括物体的形态、颜色、纹理及边缘；确定初始学习模型，以每个所述样本图像中每个物体的各个物体特征为输入，以每个所述样本图像中每个物体的属性标签为输出，对所述初始学习模型进行训练，直至该初始学习模型的收敛函数小于预设阈值时，完成所述初始学习模型的训练，以建立所述深度学习模型；每个所述属性标签用于表征其所对应物体是否为危险化学品，及在该物体为危险化学品时，该物体所属危险化学品的化学种类； 检测设备，用于从多个角度对目标区域进行拍摄，以获得每个角度的视角图像。

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