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龙图腾网获悉河北石油职业技术大学申请的专利一种基于自适应堆叠胶囊自编码器的图像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：CN119810613B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202411667899.2，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于自适应堆叠胶囊自编码器的图像识别方法是由孙琨设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应堆叠胶囊自编码器的图像识别方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于自适应堆叠胶囊自编码器的图像识别方法，包括：获取待分析的图像；构建自适应堆叠胶囊自编码器ASCAE；将待分析的图像输入到ASCAE中；利用ASCAE重建对象，并输出识别出的图像。所述ASCAE包括部件胶囊自编码器PCAE和对象胶囊自编码器OCAE，PCAE的解码器中设置了自适应模块AM。PCAE的解码器通过自适应模块AM将部件胶囊的图像特征映射到图像空间中，形成局部图像的图块，所述图块再通过几何变换改变姿态，最终形成重建图像。与SCAE的固定模板相比，自适应模块AM具有更强的表达复杂图像的能力，实验结果表明ASCAE能够提取出有效的图像特征信息，提高了分类准确率。

本发明授权一种基于自适应堆叠胶囊自编码器的图像识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应堆叠胶囊自编码器的图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：获取待分析的图像； 步骤2：构建自适应堆叠胶囊自编码器ASCAE； 步骤3：将待分析的图像输入到ASCAE中； 步骤4：利用ASCAE重建图像，并利用分类器实现图像识别，输出识别出的图像； 步骤2中的自适应堆叠胶囊自编码器ASCAE包括部件胶囊自编码器PCAE和对象胶囊自编码器OCAE，所述部件胶囊自编码器PCAE包括一个编码器和一个解码器，PCAE的解码器中设置了自适应模块AM，自适应AM模块为由两层全连接层组成的全连接神经网络； 所述部件胶囊自编码器PCAE的编码器中设置了一个ResCNN深度卷积模块以及与其输出相连的注意力池化层，ResCNN深度卷积模块用于对输入的原始图像进行卷积计算并得到特征图，并将特征图输出到注意力池化层，注意力池化层用于将输入的特征图转换为部件胶囊； 所述部件胶囊包括特殊特征组件、图像特征组件、存在概率组件和姿态组件： 存在概率组件，用于描述部件在图像中存在的可能性； 姿态组件，用于描述部件的空间几何信息； 图像特征组件，用来表示部件的外观信息； 特殊特征组件，用于描述除了部件的外观之外的其他图像特征，并作为OCAE的输入数据。

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