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龍圖騰網獲悉鵬城實驗室申請的專利一種基于多任務學習的圖像清潔度評估方法及相關裝置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：CN116128801B 。

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：202211475103.4，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種基于多任務學習的圖像清潔度評估方法及相關裝置是由陳杰;田永鴻;高文;黃顯淞;孔子尚設計研發完成，并于2022-11-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多任務學習的圖像清潔度評估方法及相關裝置在說明書摘要公布了：本申請公開了一種基于多任務學習的圖像清潔度評估方法及相關裝置，方法包括將待評估圖像輸入所述評估網絡模型中的特征提取模塊，通過所述特征提取模塊確定所述待評估圖像的若干特征圖，將若干特征圖輸入所述評估網絡膜中的預測模塊，通過所述預測模塊確定所述待評估圖像對應的掩膜圖以及清潔度類別。本申請通過特征提取模塊提取若干特征圖，然后通過預測模塊基于若干特征圖確定掩膜圖以及清潔度類別，預測模塊利用用于確定掩膜圖的實例特征增強圖像的清潔特征表現，聚焦圖像所屬器官的劃分和圖像的清潔度評估，從而可以快速確定清潔度滿足預定要求的視頻圖像，進而使后續的病灶分割網絡免受噪聲場景的干擾，還能降低病灶檢測的計算復雜程度。

本發明授權一種基于多任務學習的圖像清潔度評估方法及相關裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于多任務學習的圖像清潔度評估方法，其特征在于，所述方法應用評估網絡模型，所述方法包括： 將待評估圖像輸入所述評估網絡模型中的特征提取模塊，通過所述特征提取模塊確定所述待評估圖像的若干特征圖，其中，若干特征圖的圖像尺寸互不相同； 將若干特征圖輸入所述評估網絡模型中的預測模塊，通過所述預測模塊確定所述待評估圖像對應的掩膜圖以及清潔度類別； 其中，所述預測模塊包括若干級聯的預測單元，若干預測單元與若干特征圖一一對應，所述預測單元包括用于執行跨任務注意的交叉注意力層以及上采樣層，上采樣層的輸入項為交叉注意力層輸出的分割特征；位于最前的預測單元中的交叉注意力層的輸入項為位于最下層的特征圖，以及基于最下層的特征圖確定的初始分類特征；其余預測單元中的交叉注意力層的輸入項為前一預測單元中的上采樣層的輸出項和該預測單元對應的特征圖的融合特征圖，以及前一預測單元中交叉注意力層輸出的分類特征；所述交叉注意力層包括分割注意力支路和分類注意力支路，其中，分割注意力支路和分類注意力支路均包括多頭子注意力模塊、第一融合模塊、前饋網絡模塊以及第二融合塊，其中，分割注意力支路中的第一融合模塊的輸入項為分割注意力支路中的多頭子注意力模塊的輸出項和分類注意力支路中V值和K值；分類注意力支路中的第一融合模塊的輸入項為分類注意力支路中的多頭子注意力模塊的輸出項和分割注意力支路中V值和K值；所述通過所述預測模塊確定所述待評估圖像對應的掩膜圖以及清潔度類別具體包括： 基于若干特征圖中位于最下層的特征圖以及位于最前的預測單元確定分割特征和分類特征； 基于所述分割特征與位于第二位的預測單元對應的特征圖確定融合特征圖，并基于所述融合特征圖、分類特征及位于第二位的預測單元確定分割特征和分類特征； 依次類推直至位于最后的預測單元，以得到目標分割特征和目標分類特征； 基于所述目標分割特征與位于最上層的特征圖確定所述待評估圖像對應的掩膜圖，基于目標分類特征確定所述待評估圖像對應的清潔度類別。

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鵬城實驗室，其通訊地址為：518000 廣東省深圳市南山區興科一街2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”。