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龙图腾网获悉山东思代尔农业装备有限公司申请的专利基于语义特征的分类筛选方法及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：CN117173498B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202310980634.7，技术领域涉及：G06V10/771；该发明授权基于语义特征的分类筛选方法及系统是由李学强;孙宜田;张浩;闫峰;梁召鑫;王法明设计研发完成，并于2023-08-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于语义特征的分类筛选方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及图像分类领域，尤其涉及一种基于语义特征的分类筛选方法及系统，方法包括：获取训练完毕的分类网络；将待分类图像输入训练完毕的分类网络，得到每个卷积层输出的特征图和所述分类器输出的第一分类结果；基于所述第一分类结果获取所述特征图和所述待分类图像中每个像素点的分类贡献度；对于所述待分类图像中的任意像素点，选取分类贡献度最大值对应的目标像素点作为所述像素点的分类显著性点；将所述待分类图像中所有像素点的分类显著性点组成的融合分类特征输入所述分类器，得到第二分类结果。本申请通过融合待分类图像中的每个像素点对应的分类贡献度最大的语义特征，提高分类结果的准确性。

本发明授权基于语义特征的分类筛选方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于语义特征的分类筛选方法，其特征在于： 获取训练完毕的分类网络，分类网络包括分类器和多个卷积层； 将待分类图像输入训练完毕的分类网络，得到每个卷积层输出的特征图和分类器输出的第一分类结果，其中待分类图像中的一个像素点在特征图中对应多个目标像素点，不同目标像素点的像素值用于反映像素点在待分类图像中不同尺度的语义特征，第一分类结果包括待分类图像属于每个类别种类的第一概率； 计算第一分类结果的信息熵；响应于信息熵小于设定熵值，将第一分类结果作为第二分类结果；响应于信息熵不小于设定熵值，基于第一分类结果筛选至少两个候选类别； 基于第一分类结果获取特征图和待分类图像中每个像素点的分类贡献度，包括： 将待分类图像或一个特征图作为目标图像，目标图像包括至少一个图像通道，待分类图像中的一个像素点在不同卷积层输出的特征图上对应不同的目标像素点，不同目标像素点用于表征待分类图像中该像素点所反映的不同尺度的语义特征； 计算一个候选类别的第一概率对图像通道的梯度图像，梯度图像包括图像通道中每一个像素点的梯度值； 将梯度图像中梯度值的均值作为对应图像通道的权重系数； 依据权重系数对所有图像通道的梯度图像进行加权求和，得到候选类别对目标图像的贡献子图，贡献子图满足关系式： 其中，j代表目标图像，为目标图像中图像通道的数量，为目标图像中图像通道的权重系数，为目标图像中图像通道的梯度图像，为候选类别对目标图像的贡献子图； 基于所有候选类别对目标图像的贡献子图确定目标图像的分类贡献图，分类贡献图包括目标图像中每个像素点的分类贡献度，分类贡献图满足关系式： 其中，为所有候选类别的数量，为候选类别对应的第一概率，为所有候选类别对应的第一概率的总和，为候选类别对目标图像的贡献子图，为目标图像的分类贡献图； 对于待分类图像中的任意像素点，选取分类贡献度最大值对应的目标像素点作为像素点的分类显著性点，不同像素点对应的分类显著性点选自相同或不同的卷积层输出的特征图，分类显著性点的像素值用于表征对应像素点对分类结果最有效的语义特征； 在待分类图像中，将每个像素点替换为对应分类显著性点的像素值，得到融合分类特征；将待分类图像中所有像素点的分类显著性点组成的融合分类特征输入分类器，得到第二分类结果。

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