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龙图腾网获悉广东技术师范大学申请的专利一种基于集成学习的银屑病图像智能识别方法及装置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：CN115512151B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202211045693.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于集成学习的银屑病图像智能识别方法及装置是由李辉辉;王朋;张丽;吴海杰;刘晓勇设计研发完成，并于2022-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于集成学习的银屑病图像智能识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于集成学习的银屑病图像智能识别方法及装置；其中，所述方法包括：获得待识别图像数据；将所述待识别图像数据输入集成学习模型中的特征提取网络进行特征提取处理，获得提取图像特征；基于提取图像特征在所述集成学习模型中的图像分割网络中对所述待识别图像进行图像分割处理，获得分割图像数据；基于所述分割图像数据与所述待识别图像数据进行拼接处理，并基于拼接图像进行银屑病图像分类识别。在本发明实施例中，实现对银屑病图像的准确分类识别，将较好的辅助医生进行银屑病的诊断。

本发明授权一种基于集成学习的银屑病图像智能识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于集成学习的银屑病图像智能识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获得待识别图像数据； 将所述待识别图像数据输入集成学习模型中的特征提取网络进行特征提取处理，获得提取图像特征； 基于提取图像特征在所述集成学习模型中的图像分割网络中对所述待识别图像进行图像分割处理，获得分割图像数据； 基于所述分割图像数据与所述待识别图像数据进行拼接处理，并基于拼接图像进行银屑病图像分类识别； 所述集成学习模型中集成了特征提取网络和图像分割网络； 所述特征提取网络由两个encoder模块结构组成；所述图像分割网络由两个decoder模块结构组成； 所述将所述待识别图像数据输入集成学习模型中的特征提取网络进行特征提取处理，获得提取图像特征，包括： 将所述待识别图像数据输入集成学习模型中的特征提取网络，在所述特征提取网络中的两个encoder模块分别进行特征提取，获得encoder1提取特征和encoder2提取特征； 将encoder1提取特征和encoder2提取特征进行拼接处理，形成提取图像特征； 其中，两个encoder模块为基于Resnet50来提取特征，使用Resnet50的全连接层之前的网络结构进行特征提取处理。

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