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龍圖騰網獲悉南開大學申請的專利一種基于卷積神經網絡的圖像復雜度評估方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116228646B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211627823.8，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種基于卷積神經網絡的圖像復雜度評估方法是由楊巨峰;馮停磊;翟英杰設計研發完成，并于2022-12-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于卷積神經網絡的圖像復雜度評估方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于卷積神經網絡的圖像復雜度評估方法，包括以下步驟，使用雙分支卷積神經網絡分別提取圖像的細節特征和語義信息，并在預測階段將這兩種特征進行融合；提出一種空間分布注意力模塊，針對圖像復雜度進行專門設計，使得提取特征可以根據特征的空間分布自適應地優化；在預測階段，將所述特征分別輸入到兩個預測頭分支中，其中全局復雜度分數預測頭通過全連接神經網絡預測輸入圖像的全局復雜度，局部復雜度熱度圖預測頭通過卷積神經網絡預測輸入圖像的局部復雜度熱度圖；本發明在復雜度評估數據集上表現出了優秀的復雜度預測性能，超過現有方法。對于給定圖像，本發明可以精確給出全局復雜度得分與像素級別的復雜度熱度圖。

本發明授權一種基于卷積神經網絡的圖像復雜度評估方法在權利要求書中公布了：1.一種基于卷積神經網絡的圖像復雜度評估方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1，使用包括細節分支網絡和全局分支網絡的雙分支卷積神經網絡，對于給定的圖像，分別把該圖像輸入到細節分支網絡和全局分支網絡中； 步驟2，使用細節分支網絡提取低層細節特征，全局分支網絡提取高層語義特征，對于提取到的細節特征和語義特征，使用空間分布注意力模塊進行以復雜度為導向的細節和語義特征優化； 步驟3，將步驟2優化后的細節特征和語義特征使用雙線性上采樣調整到同樣空間大小，然后再基于通道維度進行特征拼接，得到融合的特征； 步驟4，使用Conv-BN-ReLU三層結構對步驟3得到的融合的特征進行平衡和進一步映射，得到全局復雜度分數預測頭的待輸入特征圖Fsp以及局部復雜度熱度圖預測頭的待輸入特征圖Fmp，然后再將Fsp輸入到全局復雜度分數預測頭得到全局復雜度得分，將Fmp輸入到局部復雜度熱度圖預測頭得到局部復雜度熱度圖； 步驟5，分別計算全局復雜度分數預測頭以及局部復雜度熱度圖預測頭的損失函數，得得到總的訓練損失，通過梯度反向傳播算法優化所述雙分支卷積神經網絡、全局復雜度分數預測頭以及局部復雜度熱度圖預測頭的參數。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南開大學，其通訊地址為：300071 天津市南開區衛津路94號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。