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龙图腾网获悉山西省科技情报与战略研究中心申请的专利一种基于负熵卷积神经网络的旅游区游客舒适度评价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：CN115565087B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202211147429.4，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种基于负熵卷积神经网络的旅游区游客舒适度评价方法是由王永胜;徐向超;李书有;卓广平设计研发完成，并于2022-09-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于负熵卷积神经网络的旅游区游客舒适度评价方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于负熵卷积神经网络的旅游区游客舒适度评价方法，利用了无人机超广角拍摄特性，获取更加精确的图像、声音、温度等环境特征，再通过负熵计算方法，精准的筛选出具备潜力的旅游区图像样本，然后将负熵地域的Gabor变换图像与负熵地域的地层信息、地质背景信息、地形信息在卷积神经网络的padding矩阵填充环节组合，构造卷积神经网络的样本矩阵，更深层次的固化了负熵地区样本的特征，再通过对卷积神经网络损失函数、学习率的确定，经过卷积神经网络的训练，最终确定待测负熵地域旅游区游客的舒适度的评价值，实现对无人机海量数据的高效精确评价分析。

本发明授权一种基于负熵卷积神经网络的旅游区游客舒适度评价方法在权利要求书中公布了：1.一种基于负熵卷积神经网络的旅游区游客舒适度评价方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S0：无人机航拍图像收集，并将收集到的图像转换为灰度256色； 步骤S1：计算S0处理后的图像内部蕴含的熵值； 步骤S2：通过四次连续拍摄，计算负熵地区，并将负熵地区提取出来，构建负熵地区稀疏矩阵； 步骤S3：对负熵地区的图像进行Gabor变换； 步骤S4：将经过显著性处理的灰度图像与该地区的地形、地层、地质信息在卷积神经网络的padding矩阵填充环节组合，构造卷积神经网络样本矩阵， 具体的，卷积神经网络样本矩阵padding矩阵填充环节中，包含了地层信息、地形信息、地质背景信息，地层信息取值范围在0到1之间，地形信息取值范围在0到1之间，地质背景信息取值范围在0到1之间，卷积神经网络的矩阵填充padding过程中，填充值由地层信息、地形信息和地质背景信息三个元素分别和各个元素的系数乘积求和组成，计算padding矩阵填充值的数学表达为： ； 步骤S5：将具有代表性的大批量地区样本送入卷积神经网络中，然后构建卷积神经网络的卷积核、构建卷积神经网络的特征池化压缩算法、构建卷积神经网络的损失函数，确定神经网络的目标收敛误差精度，通过卷积神经网络对样本地区数据的训练，最终确定卷积神经网络每个神经元的权值； 步骤S6：将某一个负熵地域的特征矩阵送入该卷积神经网络中，计算该地区的游客舒适度并将该地区的游客舒适度数值输出到日志文件中，结束流程。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山西省科技情报与战略研究中心，其通讯地址为：030024 山西省太原市万柏林区滨河西路南段129号A座；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。