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龙图腾网恭喜中国矿业大学申请的专利一种矿井机器视觉中低质图像质量评价方法与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：CN119205704B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411360045.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种矿井机器视觉中低质图像质量评价方法与系统是由程德强;李自豪;寇旗旗;陈亮亮;宋天舒设计研发完成，并于2024-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种矿井机器视觉中低质图像质量评价方法与系统在说明书摘要公布了：一种矿井机器视觉中低质图像质量评价方法与系统，方法：设计与图像失真类型和质量预测相关的提示词，通过CLIP模型得出失真分布概率和质量预测概率，对新场景中样本分别进行失真分布和模型预测不确定性两个方面的代表性排名；采用排名聚合法，选出新场景中部分样本进行标注；得出新场景已选及旧场景全部样本的质量特征向量，用相似性度量算法选出旧场景易迁移样本；对选出的新旧场景样本进行训练，完成评价模型构建。系统包括摄像头、样本选择器和特征迁移学习训练器。本发明减少新场景中失真多样性的同时减少了标注样本成本，降低了模型适配新场景的过拟合风险，提高了模型的预测能力及图像质量评价准确性。

本发明授权一种矿井机器视觉中低质图像质量评价方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种矿井机器视觉中低质图像质量评价方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、设计与图像失真类型分布相关的Prompts，通过对比语言-图像预训练模型得出失真分布概率，采用聚类方法对新场景中的样本进行失真分布方面的分类和代表性方面的排名，再设计与图像质量相关的Prompts，采用对模型进行Dropout操作的方法，从模型的预测不确定性方面对新场景中的样本进行贡献度方面的排名；S2、采用Dowdall排名聚合法，结合失真分布和预测不确定性两个维度的排名顺序，选出新场景中的具有代表性的部分样本，并人工标注所选样本，获得相应的质量分数标签；采用预训练模型的方式，利用所选的部分样本微调预训练模型，再重复第一步到第二步，直至新场景中选出样本的数量达到规定小样本数量；S3、通过对比语言-图像预训练模型中的ImageEncoder模块得出新场景已选样本和旧场景全部样本的质量特征向量，在质量特征空间层面，使用相似性度量算法计算新旧场景中样本的相似度，并选出旧场景中易迁移的样本；S4、基于特征迁移学习的策略和微调模型的方法对步骤S3中得到的样本进行训练，即先利用旧场景所选易迁移的样本进行模型的预训练，再用新场景样本来微调预训练后的模型参数，完成图像质量评价模型的构建。

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