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龙图腾网获悉江苏理工学院申请的专利一种基于TensorFlow的可识别绘画作品中四角坐标的方法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：CN117058356B 。

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：202311014561.2，技术领域涉及：G06V10/24；该发明授权一种基于TensorFlow的可识别绘画作品中四角坐标的方法是由陆毅;施守涵;孙琰;张琪;俞洋;陈泽宇设计研发完成，并于2023-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于TensorFlow的可识别绘画作品中四角坐标的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于TensorFlow的可识别绘画作品中四角坐标的方法，通过OpenCV将随机来自艺术品图片集中的一张网络艺术品图片与随机来自室内场景图片集中的一张网络室内场景图片进行合成，并形成待训练图样集；对待训练图样集进行预处理，并与若干张拍摄的具有真实艺术品图片的照片一同制作成数据集，然后将此数据集划分训练集、验证集和测试集；采用改进VGG16网络模型在训练集上进行训练学习，每经过一定轮次的训练后，得到网络艺术品图片或真实艺术品图片的四角坐标，然后随机挑选测试集的图片进行测试以监视当前轮次训练效果。本发明采用了TensorFlow框架，结合改进VGG16神经网络解决了在捕捉图片中拥有复杂背景的艺术作品四角坐标只能依靠人工的问题，大幅提高了效率。

本发明授权一种基于TensorFlow的可识别绘画作品中四角坐标的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于TensorFlow的可识别绘画作品中四角坐标的方法，其特征在于：包括如下步骤： 1通过OpenCV将随机来自艺术品图片集中的一张网络艺术品图片与随机来自室内场景图片集中的一张网络室内场景图片进行合成，并形成待训练图样集； 2对待训练图样集进行预处理，并与若干张拍摄的具有真实艺术品图片的照片一同制作成数据集，然后将此数据集划分训练集、验证集和测试集； 3采用网络模型在训练集上进行训练学习，每经过一定轮次的训练后，得到网络艺术品图片或真实艺术品图片的四角坐标，然后随机挑选测试集的图片进行测试以监视当前轮次训练效果； 步骤3中，通过使用TensorFlow深度学习框架，采用改进VGG16网络模型，获取网络艺术品图片或真实艺术品图片的四角坐标； 所述改进VGG16网络模型的改进点在于：对VGG16网络模型的最顶层进行改进，变成四层全连接层，并在最顶层的全连接层后依次添加一层Dropout层，共添加四层dropout层； 设置改进VGG16网络模型的输入为200*200*3的图像数据，输出为一个长度为8的向量，即对应网络或真实艺术品图片的四角坐标点的横纵坐标； 所述网络或真实艺术品图片的四角坐标点获取步骤为： 步骤3-1使用TensorFlow深度学习框架加载改进VGG16网络模型的预训练权重； 步骤3-2调整改进VGG16网络模型的顶层为四个全连接层，并在最顶层的全连接层后依次添加一层Dropout层来防止过拟合的出现； 步骤3-3将图像数据输入调整后的改进VGG16网络模型进行训练。

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