四川省食品检验研究院;成都大学杜钢获国家专利权
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龙图腾网获悉四川省食品检验研究院;成都大学申请的专利一种低分辨率食品包装图像识别方法及系统、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：CN121353812B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511906113.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种低分辨率食品包装图像识别方法及系统、介质是由杜钢;王毅;吴宇;米倩文;陶杰;曹守国;施开波;谢远伦;王文昊;王峻;王涛;黄雪娇;杜兵;高珊珊设计研发完成，并于2025-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种低分辨率食品包装图像识别方法及系统、介质在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别技术领域，具体而言，涉及一种低分辨率食品包装图像识别方法及系统、介质，采用本发明所提供的方法，主要包括了低采样物理退化建模、伪超分引导结构感知、动态识别主干处理、语义先验引导识别和协同损失优化。通过物理采样逆建模，有效恢复低分辨率图像中的关键结构信息，如文字、条形码等，避免伪影干扰；通过动态时序建模，Mamba‑Core主干网络通过状态空间建模，动态捕捉图像局部与全局之间的关系，提升低分辨率图像的目标识别精度，基于上述方法，突破"先超分后识别"的传统范式，大幅提升识别准确率。
本发明授权一种低分辨率食品包装图像识别方法及系统、介质在权利要求书中公布了：1.一种低分辨率食品包装图像识别方法，其特征在于，包括： 构建采样核与模糊核的组合映射函数，生成残差特征通道，还原图像信息； 补充标签文字骨架和包装轮廓的结构信息，生成特征增强通道注入识别网络； 基于Mamba网络将图像切分为序列窗格，通过状态更新建模局部与上下文的动态依赖，捕捉分散特征； 基于包装语义图谱预测关键区域热图，引导网络优先关注关键区域热图中的目标区域； 通过残差回归、分类交叉熵、语义相似性进行联合优化，动态调整权重； 组合映射函数包括： 式中，为低分辨率图像，为采样核，为模糊核，为高分辨率图像，为噪声项； 所述残差特征通道包括： 式中，为残差特征通道，为可学习的映射函数； 所述还原图像信息包括： 基于残差特征通道建立高频信息恢复模型，包括： 式中，和为伪逆的采样和模糊核，代表图像采样退化过程的逆向映射。
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