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龙图腾网获悉华中师范大学申请的专利图像的风格化描述的生成方法、装置及电子设备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：CN116824208B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202310479314.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权图像的风格化描述的生成方法、装置及电子设备是由廖盛斌;齐飞设计研发完成，并于2023-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像的风格化描述的生成方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种图像的风格化描述的生成方法、装置及电子设备，属于教育信息化技术领域，方法包括：获取图像样本以及图像样本对应的风格化描述文本，并根据不同的风格将风格化描述文本划分为不同的类别；根据图像样本以及对应的风格化描述文本，构造训练集和测试集；基于所述训练集和所述测试集，利用K折交叉验证的方法对预先构建的风格化描述模型进行训练，获取训练完成的风格化描述模型；将待描述图像输入至训练完成的风格化描述模型，输出待描述图像的风格化描述。本发明通过预先构建的风格化描述模型对风格化文本进行标记处理，产生特定的风格化描述，听障儿童能够通过图片的文本描述了解到图片的内容，有利于学生心智的健康发展。

本发明授权图像的风格化描述的生成方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种图像的风格化描述的生成方法，其特征在于，包括： 获取图像样本以及所述图像样本对应的风格化描述文本，并根据不同的风格将所述风格化描述文本划分为不同的类别；所述图像样本为用于听障儿童学习的图像； 根据所述图像样本以及所述图像样本对应的风格化描述文本，构造训练集和测试集； 基于所述训练集和所述测试集，利用K折交叉验证的方法对预先构建的风格化描述模型进行训练，获取训练完成的风格化描述模型； 将待描述图像输入至训练完成的风格化描述模型，输出所述待描述图像的风格化描述； 所述风格化描述模型包括依次连接的编码器网络和解码器网络；所述编码器网络，用于提取输入图像的图像特征；所述解码器网络，用于根据所述图像特征，输出所述输入图像的风格化描述； 其中，编码器网络是基于残差神经网络ResNet建立的，解码器网络是基于双向长短期记忆双循环网络BiLstm建立的，利用残差双向长短期记忆神经网络ResNet-BiLstm建立风格化描述模型； 将进行预处理后的图像样本作为编码器ResNet的输入，将输出结果来对BiLstm进行初始化，在BiLstm的每个时间步，输出，根据计算时间步的风格化损失： 其中，分别表示双向长短期记忆神经网络中隐藏状态和风格状态，会在下个时间步+1作为BiLstm的输入； 对于训练集数据和测试集数据中的图像样本，使用残差神经网络resnet101进行特征提取；用全连接层代替resnet101的最后两层，对特征进行输出；进入BiLstm网络，采用参数寻优自适应的Adam进行算法优化，最后使用一个全连接网络，激活函数采用relu，获得训练后的风格化描述模型。

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华中师范大学，其通讯地址为：430079 湖北省武汉市珞喻路152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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