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龙图腾网获悉中国人民解放军军事科学院系统工程研究院申请的专利一种图像热力图生成方法、系统、电子设备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：CN116977233B 。

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：202310729326.7，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种图像热力图生成方法、系统、电子设备及介质是由齐振恒;王峰;包阳;江涌;刘炳麟;刘海天;杜均超;贡岩;王彤;胡乾超;施寅生设计研发完成，并于2023-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像热力图生成方法、系统、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种图像热力图生成方法、系统、电子设备及介质，涉及智能软件测试领域，该方法包括：对目标图像进行特征提取，得到不同颜色通道的分量特征；根据分量特征确定目标图像所适用的归因方法；归因方法为积分梯度归因方法或上下文层次推导方法；采用归因法计算总贡献度；根据总贡献度计算目标图像中所有像素点对目标神经网络的RGB贡献度；采用RGB贡献度替换目标图像中设定通道的像素点值；根据替换后的所有像素点值确定目标图像的热力图；热力图用于表征目标神经网络决策的准确程度。本发明能提高对神经网络的可解释性，从而提升神经网络决策的准确性，进而提升智能软件系统的可靠性。

本发明授权一种图像热力图生成方法、系统、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种图像热力图生成方法，其特征在于，包括： 获取目标图像； 对所述目标图像进行特征提取，得到不同颜色通道的分量特征； 根据不同颜色通道的分量特征确定所述目标图像所适用的归因方法；所述归因方法为积分梯度归因方法或上下文层次推导方法； 采用所述归因方法计算总贡献度；所述总贡献度表示所有的分量特征对目标神经网络的贡献程度；所述目标神经网络用于对所述目标图像进行分类； 根据所述总贡献度计算所述目标图像中所有像素点对所述目标神经网络的RGB贡献度； 采用所述RGB贡献度替换所述目标图像中设定通道的像素点值；所述设定通道为红色通道、绿色通道或蓝色通道； 根据替换后的所有像素点值确定所述目标图像的热力图；所述热力图用于表征所述目标神经网络决策的准确程度； 所述根据不同颜色通道的分量特征确定所述目标图像所适用的归因方法，具体包括： 根据不同颜色通道的分量特征确定所述目标图像是否能够计算梯度； 若是，则将积分梯度归因方法确定为所述目标图像所适用的归因方法； 若否，则将上下文层次推导方法确定为所述目标图像所适用的归因方法； 所述根据不同颜色通道的分量特征确定所述目标图像是否能够计算梯度，具体包括： 确定不同颜色通道的分量特征构成的特征向量的稀疏程度是否小于设定稀疏值； 若小于，则确定所述目标图像能够计算梯度；否则，所述目标图像无法计算梯度。

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