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龙图腾网获悉山东产研密码云算力科技创新有限公司申请的专利一种基于人工智能云服务的专用图像检测优化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：CN120599334B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202510673629.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于人工智能云服务的专用图像检测优化方法是由李泽龙;张明华;王涛;宋凡成设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能云服务的专用图像检测优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像检测技术领域，公开一种基于人工智能云服务的专用图像检测优化系统，该方法包括：对待检测图像进行解析，获取图像特征参数及场景需求参数；构建包含动态卷积核模块和注意力权重矩阵模块的轻量化检测模型；调用云端计算资源池中与轻量化检测模型相匹配的计算节点组，将待检测图像划分为多个空间分区，并利用计算节点组对每个空间分区进行并行子区域检测；融合每个空间分区的检测结果并进行空间位置校准及场景特征增强，生成待检测图像的图像检测优化结果。本发明能够有效应对不同的图像检测需求，显著提高检测的准确率和速度，同时减少计算资源消耗，满足实时性要求，从而更好地适应不同场景下多样化的图像检测性能要求。

本发明授权一种基于人工智能云服务的专用图像检测优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能云服务的专用图像检测优化方法，其特征在于，所述方法包括： 对待检测图像进行解析，获取图像特征参数及场景需求参数；其中，所述图像特征参数包括背景复杂度与目标数量特征，所述场景需求参数包括检测精度级别、实时性要求及应用场景类型； 构建包含动态卷积核模块和注意力权重矩阵模块的轻量化检测模型；其中，所述动态卷积核模块根据所述应用场景类型确定目标形态变化特征，并基于所述目标数量特征与所述检测精度级别对卷积核通道维度进行自适应压缩；所述注意力权重矩阵模块基于所述应用场景类型和所述背景复杂度生成场景特征向量，并通过所述场景特征向量与所述待检测图像的空间位置的交叉注意力机制，构建与图像空间位置关联的双重映射权重； 根据所述实时性要求，调用云端计算资源池中与所述轻量化检测模型相匹配的计算节点组，将所述待检测图像划分为多个空间分区，并利用所述计算节点组对每个空间分区进行并行子区域检测； 融合每个空间分区的检测结果，并结合所述双重映射权重对所述检测结果进行空间位置校准及场景特征增强，生成所述待检测图像的图像检测优化结果；其中，所述空间位置校准基于所述目标形态变化特征对所述检测结果的边界偏移量进行补偿。

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山东产研密码云算力科技创新有限公司，其通讯地址为：250000 山东省济南市中国(山东)自由贸易试验区济南片区旅游路8661号高科技创新园10号楼7层718B房间；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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