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龙图腾网获悉北京龙智数科科技服务有限公司申请的专利图片质量评估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：CN115760791B 。

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：202211466867.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权图片质量评估方法及装置是由王夏洪设计研发完成，并于2022-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本图片质量评估方法及装置在说明书摘要公布了：本公开涉及图片处理技术领域，提供了一种图片质量评估方法及装置。该方法包括：构建质量分类网络和质量回归网络，利用残差神经网络、质量分类网络和质量回归网络构建图片质量评估模型；将训练数据集中的训练图片输入图片质量评估模型，通过质量分类网络输出训练图片为每个预设质量分的概率值，通过质量回归网络输出训练图片的第一质量分；依据多个预设质量分、训练图片为每个预设质量分的概率值、训练图片的标注质量分和第一质量分，通过总损失函数计算训练图片对应的总损失值；利用总损失值更新图片质量评估模型的模型参数，以完成对图片质量评估模型的训练；利用完成训练后的图片质量评估模型进行图片质量评估。

本发明授权图片质量评估方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种图片质量评估方法，其特征在于，包括： 构建质量分类网络和质量回归网络，利用残差神经网络、所述质量分类网络和所述质量回归网络构建图片质量评估模型； 将训练数据集中的训练图片输入所述图片质量评估模型，通过所述质量分类网络输出所述训练图片为每个预设质量分的概率值，通过所述质量回归网络输出所述训练图片的第一质量分； 依据多个预设质量分、所述训练图片为每个预设质量分的概率值、所述训练图片的标注质量分和第一质量分，通过总损失函数计算所述训练图片对应的总损失值； 利用所述总损失值更新所述图片质量评估模型的模型参数，以完成对所述图片质量评估模型的训练； 利用完成所述训练后的图片质量评估模型进行图片质量评估； 依据多个预设质量分、所述训练图片为每个预设质量分的概率值、所述训练图片的标注质量分和第一质量分，通过总损失函数计算所述训练图片对应的总损失值，包括： 依据多个预设质量分、所述训练图片为每个预设质量分的概率值和所述训练图片的标注质量分，通过第一损失函数计算所述训练图片对应的第一损失值； 确定与所述训练图片的标注质量分相邻的两个预设质量分的概率值，依据多个预设质量分、所述训练图片为每个预设质量分的概率值、所述训练图片的标注质量分以及与所述训练图片的标注质量分相邻的两个预设质量分的概率值，通过第二损失函数计算所述训练图片对应的第二损失值； 依据所述训练图片的标注质量分和第一质量分，通过第三损失函数计算所述训练图片对应的第三损失值； 根据所述训练图片对应的第一损失值、第二损失值和第三损失值计算所述训练图片对应的总损失值，所述总损失函数，包括：第一损失函数、第二损失函数和第三损失函数。

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