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龙图腾网恭喜安阳师范学院申请的专利一种基于图像的甲骨片正反面自动识别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：CN114241237B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202111505672.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于图像的甲骨片正反面自动识别方法是由郭安;刘国英;李邦;张展;焦清局;刘永革设计研发完成，并于2021-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像的甲骨片正反面自动识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于图像的甲骨片正反面自动识别方法，分类器训练阶段，选取符合要求的甲骨图像，经过预处理后作为两个独立分类器。实时分类阶段，将符合要求的待分类甲骨图像导入分类器一，当满足分类条件时，根据分类器一的输出指派给甲骨片分类标签；当不满足分类器一的分类条件时，将待分类图分割后获得若干图像碎片，将符合要求的图像碎片依次输入分类器二得到其对应的分类结果，利用权重投票算法，对待分类图像指派分类结果。本发明在解放劳动力的同时也增加分类的客观性。

本发明授权一种基于图像的甲骨片正反面自动识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像的甲骨片正反面自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：分类器训练阶段： 步骤一、选取包含单块甲骨片以及对应标注信息的甲骨图像，经裁剪后，按照每张甲骨图像中标注信息的表示正反的标签建立甲骨预训练数据集； 步骤二、从甲骨预训练数据集中随机抽取N1张甲骨图像，对每张甲骨图像标注其类型特征后，形成第一分类器的训练集与测试集，并训练第一分类器； 步骤三、从甲骨预训练数据集中随机抽取N2张甲骨图像，将每张甲骨图像分割为多个图像碎片；将这些图像碎片作为第二分类器的训练集与测试集，并训练该第二分类器； 实时分类阶段： 选取包含甲骨片的待测图像，将该图像输入第一分类器，根据第一分类器判断输出是否满足分类条件； 若满足，则将第一分类器的分类结果指派给该图像，分类过程结束； 若不满足，则使用分割与筛选方法将该图像分割为多个图像碎片后，输入第二分类器，得到各图像碎片的分类结果，使用权重投票算法得到该图像的分类结果，并将其指派给该图像，分类过程结束； 所述包含甲骨片的图像为分辨率大于等于d*d、16bit色深图像；所述d为224的整数倍； 所述分类器训练阶段步骤三与实时分类阶段中的分割，是将图像分割成若干个分辨率为224*224的子图，并保留甲骨主体面与子图面积占比大于阈值的子图，包括以下步骤： a.建立图像坐标系，设定图像左上角的像素为坐标原点，水平方向至左向右为x轴正方向，竖直方向从上到下为y轴正方向，设原甲骨图像的分辨率为m*n； b.在所建立的图像坐标系下，利用长宽分别为224像素的矩形框对图像进行覆盖，设其中每个覆盖位置中，矩形框左上顶点的坐标为g,h，则 截取每个矩形框所覆盖的图像，判断所覆盖图像中甲骨主体与所覆盖图像面积占比，判断方法如下： 首先对图像进行灰度化处理，从甲骨预训练数据集抽取的甲骨图像或者待测图像像素的三原色分别为R、G、B，灰度化后的灰度值用M表示，则利用下式进行灰度化处理： M＝R*0.3+G*0.59+B*0.11 之后对灰度图像进行二值化处理，设二值化后图像的灰度值用B表示，则利用下式进行二值化处理： 其中，AVGM表示图像中所有元素灰度的平均值； 最后统计灰度值为非0的像素与0像素的比值，比值大于等于阈值，则认为甲骨图像占比超过阈值。

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