济南博观智能科技有限公司梁潇获国家专利权
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龙图腾网获悉济南博观智能科技有限公司申请的专利无约束场景的模式识别模型鲁棒性补偿方法、装置及介质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：CN114821733B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202210514900.2，技术领域涉及：G06V10/98；该发明授权无约束场景的模式识别模型鲁棒性补偿方法、装置及介质是由梁潇设计研发完成，并于2022-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本无约束场景的模式识别模型鲁棒性补偿方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种无约束场景的模式识别模型鲁棒性补偿方法、装置及介质，涉及图像处理技术领域。该方法包括获取图像采集设备采集的图片；获取图片的质量分数以及图片的多尺度信息；根据图片的质量分数融合图片的多尺度信息；根据融合后的图片的信息对无约束场景的模式识别模型进行鲁棒性补偿。该方法中质量分数决定在进行多尺度信息融合时的融合程度；另外，由于不同尺度的信息，关注的图像信息不一样，因此融合多尺度信息可以更好的理解图片的内容，融合语义信息、纹理信息等，从而可以实现对无约束场景的模式识别模型鲁棒性补偿。
本发明授权无约束场景的模式识别模型鲁棒性补偿方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种无约束场景的模式识别模型鲁棒性补偿方法，其特征在于，包括： 获取图像采集设备采集的图片； 获取所述图片的质量分数以及所述图片的多尺度信息； 根据所述图片的质量分数融合所述图片的多尺度信息；其中，对于质量分数高的图片，融合程度小；对于质量分数低的图片，融合程度较高； 根据融合后的所述图片的信息对无约束场景的所述模式识别模型进行鲁棒性补偿； 所述获取所述图片的质量分数包括： 在神经网络结构中接入第一全连接层并生成第一向量；其中所述第一向量为表征所述图片的向量； 在所述第一全连接层后接入第二全连接层并生成对应的一维数据； 通过损失函数训练所述一维数据作为所述图片的质量分数。
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济南博观智能科技有限公司，其通讯地址为：250001 山东省济南市高新区新泺大街1166号奥盛大厦3号楼17楼；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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