基于分类模型的图像检测方法、电子设备及介质（大数据、人工智能、AI）（2025年下证）

本发明公开了一种基于分类模型的图像检测方法、电子设备及介质，包括：获取待测电机磁瓦的样本图集，根据样本图集对分类模型进行训练；将获取到的目标灰度图输入训练后的分类模型进行类别检测，得到目标灰度图的类别标签；对分类模型的训练包括：将样本图集输入分类模型，对样本图集中的样本灰度图进行图层划分，得到样本灰度图的张量信息；对张量信息进行特征提取，得到样本灰度图的特征信息；根据预设伽马校正值以及预设分层伽马校正算法对张量信息进行校正，得到校正结果；根据校正结果以及样本标签训练分类模型。本发明实施例中，能够通过分类模型对电机磁瓦的图片进行光源校正，提升模型的分类性与鲁棒性。

《基于分类模型的图像检测方法、电子设备及介质（大数据、人工智能、AI）（2025年下证）》是一发明专利，专利号为 2022108164292，当前法律状态为已下证，由桂林电子科技大学提出申请，发明人为胡聪;江文文;周甜;廖海文;朱爱军;许川佩;黄喜军;万春霆;陈涛，申请日期为2022-07-12，公开（公告）日期为2025-09-02，国际专利分类号（IPC）为 G06T 7/00 (2017.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：机器学习、计算机视觉、图像检测、大数据、人工智能、AI。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于分类模型的图像检测方法、电子设备及介质，包括：获取待测电机磁瓦的样本图集，根据样本图集对分类模型进行训练；将获取到的目标灰度图输入训练后的分类模型进行类别检测，得到目标灰度图的类别标签；对分类模型的训练包括：将样本图集输入分类模型，对样本图集中的样本灰度图进行图层划分，得到样本灰度图的张量信息；对张量信息进行特征提取，得到样本灰度图的特征信息；根据预设伽马校正值以及预设分层伽马校正算法对张量信息进行校正，得到校正结果；根据校正结果以及样本标签训练分类模型。本发明实施例中，能够通过分类模型对电机磁瓦的图片进行光源校正，提升模型的分类性与鲁棒性。

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