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龙图腾网恭喜成都与睿创新科技有限公司申请的专利一种基于安全性关键术野的连续化分级评分方法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：CN119360283B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411899091.7，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于安全性关键术野的连续化分级评分方法是由秦典;米俊宇;刘杰设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于安全性关键术野的连续化分级评分方法在说明书摘要公布了：一种基于安全性关键术野的连续化分级评分方法，涉及图像处理技术领域，包括获取手术视频流，并预处理视频流；设定连续评分区间；基于深度神经网络，构建并训练出离散评分预测模型；基于深度神经网络，构建并训练出深度语义分割模型；采用激活区域特征比值计算法，基于连续评分区间，计算离散评分预测模型的激活特征数量，计算深度语义分割模型的评分区域像素数量，以及计算激活特征数量和评分区域像素数量的比值；计算比值的加权和，得到最终连续评分；对最终连续评分进行平滑处理并输出；能够为腹腔镜手术提供更为细化、实时的安全性反馈。

本发明授权一种基于安全性关键术野的连续化分级评分方法在权利要求书中公布了：1.一种基于安全性关键术野的连续化分级评分方法，其特征在于：包括：获取手术视频流，并预处理视频流；设定连续评分区间；基于深度神经网络，构建并训练出离散评分预测模型；基于深度神经网络，构建并训练出深度语义分割模型；采用激活区域特征比值计算法，基于连续评分区间，计算离散评分预测模型的激活特征数量，计算深度语义分割模型的评分区域像素数量，以及计算激活特征数量和评分区域像素数量的比值；所述基于连续评分区间，计算离散评分预测模型的激活特征数量的过程，包括：基于连续评分区间，映射出各离散评分的起始分数；从离散评分模型输出层的前一层特征图中，提取高起始分数的评分类型，并计算更高评分类型对特征图的梯度图；设定一个阈值，将梯度图中超越该阈值的特征像素作为激活特征；计算激活特征数量；所述计算激活特征数量的公式，包括： ；其中：和分别为梯度图的宽度和高度；表示梯度图在位置的灰度值；是预设的灰度阈值；是一个指示函数；所述计算深度语义分割模型的评分区域像素数量的公式，包括： ；其中：和分别为分割图的宽度和高度；表示分割图在位置x,y的预测值，若分割图是三角区域为1，否则为0；计算激活特征数量和评分区域像素数量比值的方法，包括： ；所述比值的加权和的计算方法为： 其中是比当前预测类型更高分类型的数量，为当前视频帧的起始分数，是最终连续评分,表示比当前起始类型更高一级的评分类型的分数；计算比值的加权和，得到最终连续评分；对最终连续评分进行平滑处理并输出；所述对最终连续评分进行平滑处理的方法，包括：初始化一个大小为K的平滑窗口；对视频流中每一帧图像所计算出的最终连续评分值，均加入平滑窗口；当窗口内评分值数量超过K时，窗口替换最早的评分值，保持窗口始终只包含最接近K帧的评分；计算平滑窗口内K帧的评分平均值，即为当前帧的平滑评分输出。

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