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龙图腾网获悉深圳云天励飞技术股份有限公司申请的专利图像模糊度评估方法、装置、计算机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：CN116129492B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202211622696.2，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权图像模糊度评估方法、装置、计算机设备及介质是由李帅杰;魏新明;肖嵘;王孝宇设计研发完成，并于2022-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像模糊度评估方法、装置、计算机设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种图像模糊度评估方法、装置、计算机设备及介质。该方法中获取的图像数据集包括至少一个待评估图像；通过模糊判定模型中的骨干网络对所有待评估图像进行特征提取，得到评估图像特征；通过模糊判定模型中的带边界距离法对所有评估图像特征进行图像评估，得到图像评估值；根据所有图像评估值对待评估图像进行筛选，得到目标图像。本发明中的骨干网络是基于倒残差网络结构构建的，实现了对待评估图像中更多特征的提取，丰富了评估图像特征。且通过带边界距离法对评估图像特征进行图像评估，实现了对图像评估值的确定，进而实现了对待评估图像模糊程度的精准判断，提高了模糊判定模型的准确率。

本发明授权图像模糊度评估方法、装置、计算机设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种图像模糊度评估方法，其特征在于，所述图像模糊度评估方法包括： 获取图像数据集，所述图像数据集包括至少一个待评估图像； 获取模糊判定模型，通过所述模糊判定模型中的骨干网络对所有所述待评估图像进行特征提取，得到与所述待评估图像对应的评估图像特征；所述骨干网络是基于倒残差结构构建； 通过所述模糊判定模型中的带边界距离法对所有所述评估图像特征进行图像评估，得到与所述待评估图像对应的图像评估值； 根据所有所述图像评估值对所述待评估图像进行筛选，得到目标图像； 在所述获取模糊判定模型之前，包括： 获取样本训练数据集，所述样本训练数据集包括至少一张样本图像以及与所述样本图像对应的样本等级标签，所述样本等级标签是表征所述样本图像的模糊等级； 获取预设训练模型，通过所述预设训练模型的骨干网络对所述样本图像进行特征提取，得到与各所述样本图像对应的样本图像特征； 通过所述预设训练模型的分类模块对所述样本图像特征进行等级分类，得到预测模糊等级； 通过所述预设训练模型的排序模块对所述样本图像特征进行评估排序，得到预测排序值； 根据与同一所述样本图像对应的所述样本等级标签、所述预测模糊等级以及所述预测排序值，确定所述预设训练模型的预测损失值； 在所述预测损失值达到收敛条件时，将收敛之后的所述预设训练模型确定为模糊判定模型。

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