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龙图腾网获悉平安医疗健康管理股份有限公司申请的专利图像数据分类方法、装置、计算机设备和存储介质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：CN110751171B 。

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：201910843937.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权图像数据分类方法、装置、计算机设备和存储介质是由卫晴设计研发完成，并于2019-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像数据分类方法、装置、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及图像分类的一种图像数据分类方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取终端发送的目标待测图片；将目标待测图片输入已训练的特征识别模型中，识别目标待测图片的特征字段，输出与目标待测图片对应的目标特征字段；将目标特征字段输入已训练的特征加权模型中，输出与目标特征字段对应的目标加权字段；获取预设的关联映射表，在关联映射表中查找与目标加权字段相似值高于预设阈值的比对加权字段；获取与比对加权字段对应的第一候选图片类型；根据第一候选图片类型确定目标待测图片的目标类型。采用本方法能够准确有效地识别待测图片的目标类型。

本发明授权图像数据分类方法、装置、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像数据分类方法，所述方法包括： 获取终端发送的目标待测图片；所述目标待测图片包括待测皮肤图片； 将所述目标待测图片输入已训练的特征识别模型中，通过所述特征识别模型根据多个特征维度提取出所述目标待测图片中的多维度特征信息；所述多个特征维度包括宽度、质地、高度、颜色、边界、形状、范围、部位、内容物、透明度、间隔部皮肤形状、卫星灶； 将所述多维度特征信息与所述特征识别模型中的特征库进行匹配，计算多维度特征信息与特征库中多个特征字段之间的匹配度； 将所述匹配度满足预设阈值的特征字段作为所述目标待测图片对应的目标特征字段；所述目标特征字段包括所述多个特征维度的字段信息； 将所述目标特征字段输入已训练的特征加权模型中，以通过预设客观赋权算法对所述目标特征字段进行加权处理，输出与所述目标特征字段对应的目标加权字段；所述特征加权模型是预先利用训练样本数据训练构建得到的模型，所述特征加权模型用于对输入的各个目标特征字段赋予权重，所述目标加权字段携带有权重信息； 获取预设的关联映射表，在所述关联映射表中查找与所述目标加权字段相似值高于预设阈值的比对加权字段； 获取与所述比对加权字段对应的第一候选图片类型； 根据所述第一候选图片类型确定所述目标待测图片的目标类型； 获取目标待测信息；所述目标待测信息包括针对所述待测皮肤图片的发病时间文本信息、伴随症状文本信息、比对图片类型； 获取与所述比对图片类型对应的比对样本信息；所述比对图片类型包括至少一种； 将所述目标待测信息和所述比对样本信息输入已训练的文本识别模型中，输出文本相似度高于预设阈值的比对样本信息； 确定与比对样本信息对应的第二候选图片类型； 若所述第一候选图片类型与所述第二候选图片类型的图片类型一致，将所述第一候选图片类型作为所述目标待测图片的皮肤损害类型； 若所述第一候选图片类型与所述第二候选图片类型的图片类型不一致，将所述第一候选图片类型与所述第二候选图片类型发送至所述终端，以使所述终端根据所述第一候选图片类型与所述第二候选图片类型确定所述目标待测图片的皮肤损害类型； 根据所述皮肤损害类型从疾病药品库获取对应的药品数据。

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