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龙图腾网获悉南京大学申请的专利应用于智能终端的图像分类方法及装置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：CN115205593B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202210836215.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权应用于智能终端的图像分类方法及装置是由王中风;程昕;王美琪;施禹伯;林军设计研发完成，并于2022-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本应用于智能终端的图像分类方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种应用于智能终端的图像分类方法及装置。所述方法包括：响应于图像分类任务，从候选模型集合中随机选取一个候选模型，得到目标模型；使用目标模型执行图像分类任务，得到分类结果。其中，候选模型集合包括通过云端GPU按照不同的稀疏阈值，结构化稀疏一个原始模型得到的多个候选模型。采用本申请提供的所述图像分类方法，即使攻击者获得用于推理的所有信息，包括模型结构、参数、随机策略以及用于随机的候选模型集合，但是也不能得知我们当前用于推理的候选模型集合中的哪一个模型。因此，不管攻击者采用同样的随机策略或者利用固定模型生成攻击样本，本申请提供的图像分类方法都能够兼顾用于推理的神经网络模型的鲁棒性和高效性。

本发明授权应用于智能终端的图像分类方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种应用于智能终端的图像分类方法，其特征在于，包括： 响应于图像分类任务，从候选模型集合中随机选取一个候选模型，得到目标模型；其中，所述候选模型集合包括多个候选模型，所述多个候选模型是云端GPU按照不同的稀疏阈值，结构化稀疏同一个原始模型得到的； 原始模型包含了数目最多的参数，是的子集，是的子集，依次类推； 候选模型集合中的多个候选模型在智能终端中存储时，是存储原始模型的所有参数，然后再根据编码集合，将所述原始模型的所有参数进行划分； 使用所述目标模型执行所述图像分类任务，得到分类结果； 在响应于图像分类任务之前，所述图像分类方法还包括： 通过云端GPU按照模型参数的数量依次从小到大给所述多个候选模型编码，得到编码集合； 将属于候选模型的所有参数编码为0，将属于候选模型不属于候选模型的模型参数编码为1，将属于候选模型不属于候选模型的模型参数编码为2，将属于候选模型不属于候选模型的模型参数编码为3，所有的编码称为编码集合； 其中，参数数量最少的候选模型的编码为0，参数数量最多的候选模型的编码为预设数值n，所述预设数值为所述多个候选模型的数量减一； 候选模型集合中的多个候选模型在智能终端中存储时，是存储原始模型的所有参数，然后再根据编码集合，将所述原始模型的所有参数进行划分； 从候选模型集合中随机选取一个候选模型，得到目标模型，包括： 从0至所述预设数值内随机选取一个数字，得到定位数字； 根据所述定位数字、所述编码集合以及所述候选模型集合，得到所述目标模型。

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