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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种面向大尺寸彩色图案的织物智能编码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：CN116109723B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202310134474.4，技术领域涉及：G06T11/60；该发明授权一种面向大尺寸彩色图案的织物智能编码方法是由徐岗;黄清祺;顾人舒;许佳敏;吴海燕设计研发完成，并于2023-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向大尺寸彩色图案的织物智能编码方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向大尺寸彩色图案的织物智能编码方法，首先利用图像采集系统采集大型织物各部分的高分辨彩色图案，经过预处理拼接，裁剪出中心区域作为输入数据，并转换为大尺寸高分辨率灰度图案。其次将大尺寸高分辨率灰度织物图案裁剪成若干小尺寸灰度织物图案，构成织物图案数据库，训练神经网络模型；然后使用加权融合的方法，融合小尺寸经纬纱交叉点预测图，得到大尺寸的经纬纱交叉点预测图；最后将经纬纱交叉点预测图编码成二进制矩阵图案。本发明克服采集过程中产生的误差，保持原彩色图中各像素的亮度差异，完成了大尺寸彩色织物图案的二进制编码，得到大尺寸彩色织物图案的二进制矩阵图案。

本发明授权一种面向大尺寸彩色图案的织物智能编码方法在权利要求书中公布了：1.一种面向大尺寸彩色图案的织物智能编码方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一，利用图像采集系统采集织物各部分的高分辨彩色图案； 步骤二，将采集到的高分辨率彩色图案，经过预处理和拼接，并裁剪出中心区域； 步骤三，使用主成分分析算法，将中心区域转换为高分辨率灰度织物图案； 步骤四，使用重叠平铺的策略，将高分辨率灰度织物图案从左往右、从上往下有重叠的裁剪成多个灰度织物图案，并划分构成织物图案训练数据库和织物图案测试数据库； 步骤五，将织物图案训练数据库进行经纬纱交叉点标注，并训练网络模型，通过网络模型计算输出对应的经纬纱交叉点预测图，重复训练网络直到经纬纱交叉点标注图与经纬纱交叉点预测图的误差小于预设值； 所述网络模型，包含编码器与解码器两部分，其中编码器通过卷积、池化组成的操作完成特征提取任务，解码器通过上采样、跳跃连接操作完成像素分类任务； 步骤六，使用训练好的网络模型，输入织物图案测试数据库，输出对应的织物经纬纱交叉点预测图； 步骤七，使用加权融合的方法，融合步骤六输出的织物经纬纱交叉点预测图，包括以下步骤： 7.1、递归计算深层特征每个像素的感受野范围，即，，其中表示卷积或池化的步长，表示卷积或池化的核尺寸，表示网络模型编码器部分第层的感受野大小，网络模型共层，代表输入数据层，编码器最后一层特征图的感受野尺寸是个像素； 7.2、使用尺寸为的全1矩阵作为滑动窗口，以滑动窗口的中心从裁剪后的灰度织物图案的左上角开始从左往右、从上往下地计算灰度织物图案的每个像素的置信权重； 7.3、经过步骤六后得到若干织物经纬纱交叉点预测图，按照裁剪的顺序使用如下加权融合算法，首先声明两个与灰度织物图案相同大小的全0矩阵，一个用于记录空间中每个位置的灰度值，记作，另一个用于记录空间中每个位置的权重，记作；其次根据裁剪顺序得到每个织物经纬纱交叉点预测图在原空间中的位置范围，同时遍历以及中该范围内的每一个位置，分别用置信权重以及织物经纬纱交叉点预测图的灰度值更新范围内的结果； 若遍历时，该位置的值为0，代表该位置没有被计算过置信权重以及灰度值，定义该位置的灰度值为，置信权重为；若该位置已被赋值，更新其灰度值为，置信权重为；其中表示经纬纱交叉点预测图在该位置的像素结果，表示该位置的灰度值，用于记录该位置的置信权重，将计算得到的以及分别更新到以及中； 7.4、重复步骤7.3的加权融合算法，直到所有织物经纬纱交叉点预测图被融合成一个织物经纬纱交叉点预测图中； 步骤八，使用连通分量分析算法以及距离变换算法，将融合得到的经纬纱交叉点预测图进行二进制编码，得到二进制矩阵图案。

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