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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利基于多任务自动编码器的图像识别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：CN116664956B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310832563.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于多任务自动编码器的图像识别方法及系统是由周晓彦;邵勇斌;王丽丽;鞠醒设计研发完成，并于2023-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多任务自动编码器的图像识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多任务自动编码器的图像识别方法及系统，涉及图像识别技术领域，包括以下步骤：接收图像数据集，对图像数据集进行预处理，得到图像处理数据集；将图像处理数据集输入至预先建立的自动编码器内，通过自动编码器提取得到有效的潜在向量；将有效的潜在向量输入至预先建立的深度度量学习网络内进行训练，得到训练后的潜在向量；将训练后的潜在向量进行分类识别，最终得到正常状态和异常状态，从而起到了对病理图像识别的效果；本发明以有效地从病理图像数据中提取有意义的特征，所提方法表明了在潜在表示中处理鉴别信息的可能性。

本发明授权基于多任务自动编码器的图像识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多任务自动编码器的图像识别方法，其特征在于，方法包括以下步骤： 接收图像数据集，对图像数据集进行预处理，得到图像处理数据集； 将图像处理数据集输入至预先建立的自动编码器内，通过自动编码器提取得到有效的潜在向量； 所述自动编码器包括编码器和解码器，所述编码器是将高维脑电图信号变换成潜在向量的过程，所述解码器将编码器编码得到的潜在向量解码得到高维脑电图信号； 所述编码器有两个相同的CNN块；每一个CNN块都包含2D卷积层、批归一化层、平均池化层和Dropout层，首先拟合了一个2D卷积滤波器，基于脑电图数据的所有通道方向沿着时间维度进行数据降维和特征提取，将输出后的信号构造成一个新的时间序列信号，同时在特征通道中提取空间信息特征，然后添加一层批量归一化来加速深度网络的训练，提高模型泛化能力，之后使用2D平均池化层提取输入信号的重要特征，同时减少参数并在输入信号的所有通道之间共享权重，添加Dropout层来帮助正则化，防止过拟合，接着通过Flatten操作映射为向量表示，经过flattened的向量会输入到一个隐藏大小为z的全连接层，并在潜在空间里嵌入和产生有效的潜在向量； 将有效的潜在向量输入至预先建立的深度度量学习网络内进行训练，得到训练后的潜在向量； 将训练后的潜在向量进行分类识别，最终得到正常状态和异常状态。

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南京信息工程大学，其通讯地址为：210044 江苏省南京市浦口区宁六路219号；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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