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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于二叉树结构嵌入的可解释卷积神经网络图像分类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：CN115775337B 。

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：202211561810.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于二叉树结构嵌入的可解释卷积神经网络图像分类方法是由刘达;戴大伟;王煜淇;胡峰;夏书银;王国胤设计研发完成，并于2022-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于二叉树结构嵌入的可解释卷积神经网络图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理领域，具体涉及一种基于二叉树结构嵌入的可解释卷积神经网络图像分类方法，该方法包括：获取待处理的图像，将待处理的图像输入到训练好的改进的深度神经网络模型中，得到预测结果，并可以从网络得到良好的网络决策过程以及每个决策的可信程度；本发明将二叉树分支结构引入到深度神经网络的设计过程中，对传统的网络卷积层进行二分设计，使每一部分负责解耦不同的图像类别信息，通过设定的优化方式以控制特定神经元的激活水平，可以更好地指导网络的图像分类决策；此外，通过对一个样本网络决策过程中各层神经元激活值与目标决策路径的偏移情况对比，可以得到对样本决策结果可信程度的评价。

本发明授权一种基于二叉树结构嵌入的可解释卷积神经网络图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于二叉树结构嵌入的可解释卷积神经网络图像分类方法，其特征在于，包括： 获取原始图像，并对所述原始图像进行预处理； 将预处理后的原始图像输入到训练后的嵌入有二叉树结构的可解释模块的卷积神经网络中； 利用卷积神经网络模型的第一卷积层提取出第一特征； 利用卷积神经网络模型的二叉树结构的可解释模块对所述第一特征进行处理，提取出第二特征和各个二叉树分支的神经元激活值，具体包括：将第一特征的各个特征图输入到二叉树结构的可解释模块中，令一侧分支神经网络解耦前一半类别的信息；另一侧分支神经网络解耦后一半类别的信息；直至最后一层分支神经网络解耦单一类别的特征信息，对各个单一类别的特征信息进行融合，得到第二特征；并计算出各个特征图在每层分支神经网络的每一侧的平均激活水平； 所述嵌入有二叉树结构的可解释模块的卷积神经网络的结构包括选取分类网络中一个卷积块作为嵌入入口，以上一个卷积块提取的特征信息作为该嵌入模块的输入，并作为下一个卷积块的输出，嵌入模块则包含多次特征图二叉树的分支，特征图二叉树分支的次数由分类任务中分类类别的数量确定； 利用卷积神经网络模型的第二卷积层对所述第一特征进行处理，提取出第三特征； 利用卷积神经网络模型的第三卷积层对所述第二特征和所述第三特征进行融合处理，提取出第四特征； 利用卷积神经网络模型的全连接层对第四特征进行分类处理，得到原始图像的分类结果； 利用各个二叉树分支的神经元激活值，得到原始图像的分类决策路径和分类可信程度，具体包括：根据第一特征的各个特征图在每侧分支神经网络的平均激活水平的相对大小，确定出原始图像的分类决策路径；结合平均激活水平的比值和分类决策路径，计算出每侧分支神经网络决策的分类可信程度，对所有分支神经网络决策的分类可信程度进行综合评价，得到原始图像的分类可信程度。

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