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龙图腾网获悉阿里巴巴集团控股有限公司申请的专利轮胎检测方法、设备、系统、程序产品及存储介质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：CN114943667B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202110169008.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权轮胎检测方法、设备、系统、程序产品及存储介质是由殷列栋;陈彬彬;邓超设计研发完成，并于2021-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本轮胎检测方法、设备、系统、程序产品及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种轮胎检测方法、设备、系统、程序产品及存储介质。在本申请实施例中，利用以正常轮胎的历史X光图像为样本训练得到的图像重构模型，对待检测轮胎的X光图像进行图像重构，得到X光图像的重构图像。由于图像重构模型是以正常轮胎的历史X光图像为样本训练得到的，因此，针对有缺陷的轮胎，其重构图像和X光图像差异较大。基于此，可计算待检测轮胎的X光图像与重构图像之间的相似度；并根据待检测轮胎的X光图像与重构图像之间的相似度，确定待检测轮胎的质量，实现了轮胎质量的自动化检测，无需依赖人工经验，有助于提高轮胎质量检测的准确度。

本发明授权轮胎检测方法、设备、系统、程序产品及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种轮胎检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测图像；所述待检测图像为待检测轮胎的X光图像； 利用图像重构模型对所述待检测图像进行图像重构，以获取所述待检测图像的重构图像；所述图像重构模型是以正常轮胎的历史X光图像为样本训练得到的； 计算所述待检测图像与所述重构图像之间的相似度； 根据所述待检测图像与所述重构图像之间的相似度，确定所述待检测轮胎的质量； 其中，所述图像重构模型为生成式对抗网络停止训练时的生成器；所述停止训练时的生成器是采用以下方法训练得到的： 以第一损失函数最小化为训练目标，以所述历史X光图像为训练样本，对当前生成器进行训练，以得到目标生成器；所述第一损失函数是根据所述历史X光图像和当前生成器生成的重构图像确定的； 将所述历史X光图像输入所述目标生成器进行图像重构，以得到所述历史X光图像的重构图像； 利用所述生成式对抗网络中的当前辨别器甄别所述历史X光图像与所述历史X光图像的重构图像； 计算当前辨别器针对所述历史X光图像的重构图像的甄别概率； 若所述甄别概率大于设定的概率阈值，则以第二损失函数最小化为训练目标，以所述历史X光图像及其重构图像为训练样本，对当前辨别器进行训练，以得到目标辨别器；所述第二损失函数是根据当前辨别器对所述历史X光图像和所述历史X光图像的重构图像的实际甄别情况确定的； 若当前循环次数未达到设定的轮次，则将所述目标生成器作为当前生成器；并将所述目标辨别器作为当前辨别器，并返回执行所述对当前生成器进行训练的操作，直至所述甄别概率小于或等于设定的概率阈值，或，所述循环次数达到设定的轮次。

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