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龙图腾网获悉澳帕曼织带(昆山)有限公司申请的专利基于权重比例迁移的安全带织品瑕疵分类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：CN115761338B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202211447309.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于权重比例迁移的安全带织品瑕疵分类方法是由周旭;刘晓红;李荣设计研发完成，并于2022-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于权重比例迁移的安全带织品瑕疵分类方法在说明书摘要公布了：本申请提出一种基于权重比例迁移的安全带织品瑕疵分类方法，将AlexNet深度卷积神经网络和迁移学习相结合，首先冻结并迁移AlexNet网络中全连接层前的卷积层和池化层权重，使改进后的AlexNet网络保留与原模型相同的特征提取能力，重新构建全连接层使之适应安全带织品瑕疵分类领域，并利用常见瑕疵数据集进行重训练和参数微调，以相对较少的数据样本量得到较好的分类结果，同时训练效率也得到大幅提高；然后将常见瑕疵数据集重训练的AlexNet网络中全连接层赋予新的比例权重，利用罕见瑕疵数据集进行二次微调，减少常见瑕疵数据集和罕见瑕疵数据集不完全类似的负面影响，解决常见瑕疵数据样本和罕见瑕疵数据样本分布不均匀的问题，整体上提高瑕疵的分类准确率。

本发明授权基于权重比例迁移的安全带织品瑕疵分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于权重比例迁移的安全带织品瑕疵分类方法，其特征在于，包括： S1：获取待分类安全带织品瑕疵图像； S2：获取安全带织品瑕疵图像样本集，根据安全带织品瑕疵图像样本集得到常见瑕疵数据集和罕见瑕疵数据集； S3：采用常见瑕疵数据集训练经过权重迁移后的预训练AlexNet网络模型； S4：对采用常见瑕疵数据集训练后的AlexNet网络模型的全连接层赋予新的比例权重； S5：采用罕见瑕疵数据集训练全连接层被赋予新的比例权重后的AlexNet网络模型得到瑕疵分类模型； S6：将待分类安全带织品瑕疵图像输入至瑕疵分类模型，得到瑕疵分类； S2包括：获取安全带织品瑕疵图像样本集并分类标注，结合无瑕疵图像共同构建常见瑕疵数据集和罕见瑕疵数据集； S3包括：采用预设图像数据集训练得到第一AlexNet网络模型，保存第一AlexNet网络模型的卷积层和池化层的权重值集合W1； 采用预设方法修改第一AlexNet网络模型的全连接层，得到第二AlexNet网络模型； 将权重值集合W1迁移至第二AlexNet网络模型，得到第三AlexNet网络模型； 采用常见瑕疵数据集训练第三AlexNet网络模型得到第四AlexNet网络模型，保存第四AlexNet网络模型的全连接层的权重值集合W2； S4包括：将第四AlexNet网络模型的全连接层按比例系数赋予新的权重值后得到第五AlexNet网络模型； S5包括：采用罕见瑕疵数据集对第五AlexNet网络模型训练得到瑕疵分类模型； 将第四AlexNet网络模型的全连接层按比例系数赋予新的权重值后得到第五AlexNet网络模型包括：将第四AlexNet网络模型的全连接层的权重值集合W2乘以比例权重系数a后得到第五AlexNet网络模型，第五AlexNet网络模型的全连接层权重值集合为aW2，比例权重系数a的初值在0,1]中随机选取。

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