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龙图腾网恭喜南京信息工程大学申请的专利一种快速准确的图片检测与语义分类系统及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：CN114756755B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202210434188.5，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种快速准确的图片检测与语义分类系统及方法是由周铖君;陈炜峰;胡凯;尚光涛设计研发完成，并于2022-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种快速准确的图片检测与语义分类系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了图片检测与语义分类技术领域的一种快速准确的图片检测与语义分类系统及方法，包括：读取图片以及图片文本信息，预测出图片的左上角点与右下角点的坐标；根据图片的左上角点与右下角点的坐标值，框选出目标图片的范围；读取图片文本信息中的Bbox值，分析图片中各个图像在该图片中的坐标值；基于各个图像在该图片中的坐标值，在目标图片的范围内判断目标图像是否在选中的预测矩形框中，其中，当目标图像中超过指定比重的特征均位于该预测矩形框中时，则划分为有效预测矩形框。本发明可应用在对于图片的处理，提取图片特征，并将大量的图片进行语义分类，提高检测效率的同时提高处理结果的准确度。

本发明授权一种快速准确的图片检测与语义分类系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种快速准确的图片检测与语义分类方法，其特征是，包括：读取图片以及图片文本信息，预测出图片的左上角点与右下角点的坐标；根据图片的左上角点与右下角点的坐标值，框选出目标图片的范围；读取图片文本信息中的Bbox值，分析图片中各个图像在该图片中的坐标值；基于各个图像在该图片中的坐标值，在目标图片的范围内判断目标图像是否在选中的预测矩形框中，其中，当目标图像中超过指定比重的特征均位于该预测矩形框中时，则划分为有效预测矩形框；采用VGG19神经网络模型对图片进行卷积、最大池化、展成和线性化处理，提取特征点并压缩图片尺寸大小，得到多维的特征向量；通过神经网络模型中的softmax函数将所述的多维的特征向量回归归类到对应的图片类型下，并获取属于每个所述图片类型的预测概率；根据每个所述图片类型中图片文本信息的Bbox值构建左上角点与右下角点的第一损失函数和第二损失函数；将有效预测矩形框的识别结果，根据第一损失函数和第二损失函数依次进行优化，再选取RMSprop优化器降低误差值；同时构建训练步骤与测试步骤，设置训练次数与优化次数，并进行迭代；将迭代优化后得到的预测概率与设定阈值进行对比，将大于设定阈值的预测概率作为结果输出。

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