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龙图腾网获悉合肥高斯智能科技有限公司申请的专利一种用于钻石定级的分类方法及系统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：CN117036766B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202211425045.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种用于钻石定级的分类方法及系统是由宋艳枝;唐文强设计研发完成，并于2022-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于钻石定级的分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像分类技术领域，解决了钻石等级分类不够精准的技术问题，尤其涉及一种用于钻石定级的分类方法，包括：获取待分类定级钻石不同深度的切片图像；对待分类定级钻石的切片图像进行预处理，得到预处理后图像数据；将预处理后图像数据输入到预先构建的分类定级模型中进行特征处理和回归计算，得到钻石净度分数；根据分类定级模型中预设分类阈值将待分类定级钻石划分为M个分类区间，并根据分类区间计算回归标签；将钻石净度分数与分类阈值及回归标签进行比对，确定钻石分类等级。本发明通过训练基于多尺度特征融合和有序回归器改进的卷积神经网络作为分类定级模型，能够快速精准的完成图像分类任务，使得钻石分类定级更加准确。

本发明授权一种用于钻石定级的分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于钻石定级的分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取由图像采集设备所采集的待分类定级钻石不同深度的切片图像； 对待分类定级钻石的切片图像进行预处理，得到预处理后图像数据； 将所述预处理后图像数据输入到预先构建的分类定级模型中进行特征处理和回归计算，得到钻石净度分数； 构建所述分类定级模型的具体步骤包括： 获取若干带有标签的图像数据，构成训练数据集； 在卷积神经网络的倒数第二、第三和第四层MBConv结构部分添加多尺度特征融合模块，并将有序回归器融合至卷积神经网络的末端，获得多尺度的有序回归网络； 根据所述训练数据集对所述多尺度的有序回归网络进行训练，得到分类定级模型； 包括以下步骤： 对所述预处理后图像数据进行卷积操作，得到特征图； 对所述特征图进行下采样处理，获得对应的第一特征向量； 根据特征维度对所述第一特征向量进行拼接融合，获得融合后的第二特征向量； 对所述第二特征向量进行回归计算，得到钻石净度分数； 根据所述分类定级模型中预设分类阈值将待分类定级钻石划分为M个分类区间，并根据分类区间计算回归标签； 所述回归标签的表达式为： ； 上式中，表示第等级钻石的回归标签，表示分类阈值中的元素，表示偏移量且，表示分类区间的总数； 将所述钻石净度分数与分类阈值及回归标签进行比对，确定钻石分类等级。

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