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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种图像数据处理方法和装置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：CN115439708B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202210845137.1，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种图像数据处理方法和装置是由王玉龙;杨恩;徐鹏;双锴;张忠宝;程祥;苏森设计研发完成，并于2022-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像数据处理方法和装置在说明书摘要公布了：本申请一个实施例提供一种图像数据处理方法和装置，该方法包括：获取图像数据集；对于图像数据集中的每一个像素点，计算以每一个像素点为中心的预设领域窗口内的像素值的加权中位数，进而更新为对应的像素点的像素值，响应于达到预设终止条件，终止数据预处理进程，进而更新图像数据集，以得到更新后的图像数据集；响应于第一预测类别与各个第二预测类别不同并且第一置信度与各个第二置信度不同，确定图像数据集为异常图像数据集并输出；或者响应于各个第二预测类别与第一预测类别相同并且第一置信度与各个第二置信度的差异均超过阈值，确定图像数据集为异常图像数据集并输出。极大地减轻对抗样本对模型的安全形成存在的巨大威胁。

本发明授权一种图像数据处理方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种图像数据处理方法，其特征在于，包括： 获取图像数据集； 基于所述图像数据集，执行数据预处理进程，其中，所述数据预处理进程包括：对于所述图像数据集中的每一个像素点，计算以所述每一个像素点为中心的预设领域窗口内的像素值的加权中位数，进而将所述加权中位数更新为对应的像素点的像素值，响应于达到预设终止条件，终止所述数据预处理进程，进而更新所述图像数据集，以得到更新后的图像数据集； 从预设的袋式深度神经网络模型集合中随机抽取一个深度神经网络模型，作为第一深度神经网络模型，将所述更新后的图像数据集输入至所述第一深度神经网络模型，以得到第一预测类别和第一置信度； 将所述预设的袋式深度神经网络模型集合中除了所述第一深度神经网络模型之外的其他深度神经网络模型确定为第二深度深度神经网络模型，进而将所述更新后的图像数据集输入至所述第二深度神经网络模型，以得到各个第二预测类别和各个第二置信度； 响应于所述第一预测类别与所述各个第二预测类别不同并且所述第一置信度与所述各个第二置信度不同，确定所述图像数据集为异常图像数据集并输出；或者响应于所述各个第二预测类别与所述第一预测类别相同并且所述第一置信度与各个所述第二置信度的差异均超过阈值，确定所述图像数据集为异常图像数据集并输出。

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