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龙图腾网获悉河南科技大学申请的专利一种多分类敏感图像检测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：CN116342926B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202310023144.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种多分类敏感图像检测方法是由宋斌;张志勇;毛岳恒;张中亚;张丽丽;李玉祥;赵长伟;荆军昌;左璐岚;班爱莹设计研发完成，并于2023-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多分类敏感图像检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种多分类敏感图像检测方法，本发明通过搭建卷积神经网络模型并进行训练，基于训练好的卷积神经网络模型，在敏感信息的检测方面准确率达到了高于同类的94.46％，本方法通过消融实验对模型进行减枝，并将激活函数替换为HardSwish，将原模型参数减少了54.67％，在保证准确率的情况下将单张图像检测时间由8.88ms缩减至6.37ms；经多次实验结果表明，所提方法有效提高了多分类敏感图像的识别准确率，大幅度地减少了模型参数量，在对模型进行更加轻量化设计的基础上获得了优于同类算法的准确率。

本发明授权一种多分类敏感图像检测方法在权利要求书中公布了：1.一种多分类敏感图像检测方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤1：利用Python代码抽取网上公开数据集并进行统一的图像变换处理，得到敏感图像数据集；步骤2：构建轻量级卷积神经网络模型，使用敏感图像数据集进行训练，得到训练好的卷积神经网络模型；步骤3：获取待检测的图像并进行归一化处理并输入到训练好的轻量级卷积神经网络模型，得到图片的检测结果； 所述步骤2中的轻量级卷积神经网络模型从输入到输出依次包括十层，分别是：第一层为GhostModule和SE通道注意力机制，包含8个普通卷积核和组卷积8个，卷积核大小3×3，步长为1，生成16张特征图； 第二层为卷积模块，包含卷积核16个，池化核为3×3，步长为2； 第三层为MBConv模块，包含卷积核16个，池化核为3×3，步长为1，卷积核扩充幅度为1； 第四层为MBConv模块，包含卷积核32个，池化核为3×3，步长为2，卷积核扩充幅度为6； 第五层为MBConv模块，包含卷积核64个，池化核为5×5，步长为2，卷积核扩充幅度为6，循环2次，第2次步长为1； 第六层为MBConv模块，包含卷积核80个，池化核为3×3，步长为2，卷积核扩充幅度为6，循环2次，第2次步长为1； 第七层为MBConv模块，包含卷积核119个，池化核为5×5，步长为1，卷积核扩充幅度为6，循环2次； 第八层为MBConv模块，包含卷积核160个，池化核为5×5，步长为2，卷积核扩充幅度为6； 第九层为MBConv模块，包含卷积核320个，池化核为3×3，步长为1，卷积核扩充幅度为6； 第十层为分类模块，包含卷积核1280个，池化核为1×1，步长为1，使用全局平均池化以及全连接层实现索引分类。

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