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龙图腾网获悉济南致业电子有限公司申请的专利基于人工智能的图像视频采集数据智能分类管理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：CN120599352B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202510697819.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于人工智能的图像视频采集数据智能分类管理系统是由曹永军;许明;史吉霞;周鹏;陈招;陈加宝;王庆军设计研发完成，并于2025-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的图像视频采集数据智能分类管理系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于人工智能的图像视频采集数据智能分类管理系统，属于医学影像处理技术领域，包括医疗影像采集模块，医疗影像采集模块包括影像采集单元和预处理单元；影像采集单元用于采集医疗影像数据；预处理单元响应影像采集单元，用于对采集的医疗影像数据进行预处理，对医疗影像数据的预处理包括去噪、对比度增强和格式转换；特征提取模块，用于对预处理后的医疗影像数据进行特征提取，特征提取包括提取医疗影像数据的特征向量。本发明通过自动化特征提取、智能分类、动态优化和数据融合管理等功能，提高了医疗影像数据的分类效率和准确性，增强了数据管理能力，为疾病的诊断和预后提供了有力支持。

本发明授权基于人工智能的图像视频采集数据智能分类管理系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的图像视频采集数据智能分类管理系统，其特征在于，包括： 医疗影像采集模块、特征提取模块、数据处理模块和数据融合管理模块，所述数据融合管理模块包括训练单元、分类单元和学习单元； 所述训练单元用于根据不同特征向量对分类模型进行训练； 所述分类单元用于将提取的特征向量输入至训练后的分类模型中，以自动对医疗影像数据进行分类； 所述学习单元用于根据医生的反馈和新采集的医疗影像数据对所述分类模型进行优化，于所述学习单元中，医生的反馈包括分类结果的准确性，所述分类结果的准确性包括正确性反馈和误分类反馈； 医生的反馈还包括关键区域的识别，所述关键区域的识别包括病灶区域反馈和特征重要性反馈； 所述病灶区域反馈，为医生指出所述分类模型是否准确识别病灶区域； 所述特征重要性反馈，为医生于所述分类模型中指出医疗影像数据的关键特征和冗余特征，所述关键特征包括纹理、形状和密度； 于所述分类模型中对医疗影像数据的特征向量进行区分，区分的方式包括按照医疗影像数据的采集时间将特征向量区分为前期特征向量、中期特征向量和后期特征向量；其中，将所述前期特征向量向中期特征向量的特征变化标记为θ1阶段变化，将所述中期特征向量向后期特征向量的特征变化标记为θ2阶段变化；并于所述分类模型中获取与所述前期特征向量对应的疾病类型、病变部位和症状，于未来时段新采集的医疗影像数据中，若与所述医疗影像数据对应的特征向量符合前期特征向量中的疾病类型、病变部位和症状，则系统判定新采集的医疗影像数据的特征向量会朝所述中期特征向量变化；反之，则不判定； 根据系统判定的结果，若未来时段新采集的医疗影像数据的特征向量未朝所述中期特征向量变化，则于所述分类模型中对新采集的医疗影像数据进行新的分类；反之，则不进行； 根据前期特征向量朝中期特征向量变化的期间于不同时间点的变化程度预设变化阈值，并基于所述变化阈值于所述期间内预设第一时间点、第二时间点和第三时间点，在任意一个时间点中，若前期特征向量朝中期特征向量的变化程度超出所述变化阈值，则系统对与超出所述变化阈值对应的医疗影像数据进行新的分类；反之，则不进行。

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