英特尔公司王山东获国家专利权
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龙图腾网获悉英特尔公司申请的专利使用改进的卷积神经网络用于图像处理的方法和系统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：CN110914829B 。
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：201780088111.4，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权使用改进的卷积神经网络用于图像处理的方法和系统是由王山东;郭怡文;姚安邦;蔡东琪;王立彬;徐琳;胡平;程文华;陈玉荣设计研发完成，并于2017-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本使用改进的卷积神经网络用于图像处理的方法和系统在说明书摘要公布了：公开了使用改进的卷积神经网络（CNN）用于图像处理的方法和系统。在一个示例中，输入图像被下采样成具有比输入图像小的分辨率的较小图像。通过具有比用于以全分辨率处理输入图像的完整CNN的最后一层具有减少的数目的节点的最后一层的CNN来处理下采样的较小图像。通过具有有着减少的数目的节点的最后一层的CNN基于经处理的下采样的较小图像来输出结果。在另一示例中，浅层CNN网络是随机建立的。随机建立的浅层CNN网络被组合以模仿已训练的深度神经网络（DNN）。
本发明授权使用改进的卷积神经网络用于图像处理的方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种图像处理方法，其包括： 将输入图像下采样成具有比所述输入图像小的分辨率的较小图像； 通过卷积神经网络CNN来处理下采样的较小图像，包括： 将所述较小图像输入到所述CNN的多个卷积-池化层， 随机选择所述多个卷积-池化层中的最后卷积-池化层的某些节点以获得多个子集，并且 将来自所述最后卷积-池化层的节点的子集的输出输入到所述CNN的全连接层；以及 输出通过具有有着减少的数目的节点的最后卷积-池化层的所述CNN处理的下采样的较小图像的结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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