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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利一种基于多分支网络的图像分析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：CN116681934B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202310631202.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于多分支网络的图像分析方法及系统是由班晓娟;郭灿城;马博渊设计研发完成，并于2023-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多分支网络的图像分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多分支网络的图像分析方法及系统，涉及智慧医疗技术领域。包括：获取多任务数据及标注；构建多分支图像识别网络模型，该模型包括特征提取主分支、关键点提取分支、图像分割分支和目标检测分支；利用形态感知损失函数训练所述多分支图像识别网络模型。该方法相对于先进行目标检测再进行图像分割或关键点识别的两阶段网络，具有更快的运算速度，即在不增加网络个数以及大量识别时间的情况下，使用单个神经网络完成对多个视觉识别任务的分析，且不会对识别结果造成准确度上的损失。

本发明授权一种基于多分支网络的图像分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多分支网络的图像分析方法，其特征在于，所述方法步骤包括： S1、获取多任务数据及标注； S2、构建多分支图像识别网络模型，所述多分支图像识别网络模型包括：特征提取主分支、关键点提取分支、图像分割分支和目标检测分支； S3、基于所述多任务数据以及标注，利用形态感知损失函数训练所述多分支图像识别网络模型，获得训练后的模型； S4、将待分析图像输入所述训练后的模型，获得分析数据，完成基于多分支网络的图像分析； 其中，所述S2中，构建多分支图像识别网络模型，所述多分支图像识别网络模型包括：特征提取主分支、关键点提取分支、图像分割分支和目标检测分支，包括： 将原始图像输入特征提取主分支，得到所述原始图像对应的高维特征； 将所述高维特征输入关键点提取分支，获得M个关键点坐标 将所述高维特征输入图像分割分支，获得与所述原始图像尺寸对应的图像分割置信度图，所述图像分割置信度图尺寸为H,W,C；其中H表示高、W表示宽，C表示类别数目； 将所述高维特征输入目标检测分支，获得q个待检测目标的位置参数其中所述分别是所述待检测目标q的左上角坐标、右上角坐标、宽度、高度、类别和置信度,q∈[0,Q-1]； 其中，所述图像分割分支的定义包括： 根据下述公式2定义Lseg： 其中：N为图像中像素点个数；lx为像素点x对应的真实分类，为像素x对应的损失函数权重；plxx指检测结果中像素点x属于其真实分类的概率，Ω表示像素空间。

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