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龙图腾网获悉延安大学申请的专利基于深度学习的图像识别系统及其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：CN120451519B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510949759.2，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于深度学习的图像识别系统及其方法是由杨卓颖;王雷设计研发完成，并于2025-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的图像识别系统及其方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的图像识别系统及其方法，涉及图像处理技术领域，包括：获取医疗影像中时序位置相邻且时间间隔大于预设间隔阈值的第一图像帧和第二图像帧，获取对应手术器械钳口区域的第一纹理数据，在第一图像帧中定位第一目标，在第二图像帧中定位至少一个候选目标，根据第一图像帧及在前的至少一个图像帧提取第一特征向量集合，提取至少一个候选目标的第二特征向量，基于形态预测模型通过第一特征向量集合生成第三特征向量并与第二特征向量匹配，确定延续目标或判定目标丢失；其有益效果为：可以在低帧率医疗影像中实现对手术器械的稳定追踪和准确识别，提升目标识别的连续性和鲁棒性。

本发明授权基于深度学习的图像识别系统及其方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的图像识别方法，应用于低帧率医疗影像中的器械识别，其特征在于，包括： 获取医疗影像中时序位置相邻且时间间隔大于预设间隔阈值的第一图像帧和第二图像帧； 获取所述医疗影像中对应手术器械的钳口区域的第一纹理数据； 在所述第一图像帧中根据所述第一纹理数据定位第一目标； 在所述第二图像帧中定位至少一个候选目标，所述候选目标为所述第一目标在所述第二图像帧中可能的延续目标； 提取所述第一目标在所述第一图像帧及在前的至少一个图像帧中的第一特征向量，构成第一特征向量集合； 提取各所述候选目标的第二特征向量； 通过基于深度学习的形态预测模型，根据所述第一特征向量集合生成表示所述第一目标在所述第一图像帧与所述第二图像帧之间的演化状态的第三特征向量； 将所述第三特征向量与各所述第二特征向量进行匹配，判断是否存在匹配度最高且超过预设匹配阈值的第二特征向量，若存在，则将该第二特征向量对应的候选目标确定为所述第一目标在所述第二图像帧中的延续目标，否则确定所述第一目标在所述第二图像帧中目标丢失。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人延安大学，其通讯地址为：716000 陕西省延安市宝塔区河庄坪镇；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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