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龙图腾网获悉杭州微拍堂文化创意有限公司申请的专利一种瓷器釉面老化程度的智能鉴定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：CN119887778B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202510377666.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种瓷器釉面老化程度的智能鉴定方法及系统是由胡秀云;成达舜;徐泽文;谭志强设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种瓷器釉面老化程度的智能鉴定方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种瓷器釉面老化程度的智能鉴定方法及系统，包括：首先利用多光谱成像设备采集目标瓷器在可见光与近红外波段反射特征，处理原始图像生成标准化待鉴定瓷器图像，包括整体或局部图像。将图像输入预先训练的目标模型，得到各釉面区域老化程度分级的目标值，进而确定目标瓷器老化程度分级结果。最后将该结果与X射线荧光光谱检测的微量元素数据融合，生成含年代推断及釉面保存状态评估的鉴定报告，实现瓷器釉面老化程度的智能、精准鉴定。

本发明授权一种瓷器釉面老化程度的智能鉴定方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种瓷器釉面老化程度的智能鉴定方法，其特征在于，包括：通过多光谱成像设备采集目标瓷器在可见光与近红外波段的反射特征，对采集的原始图像进行釉面反光抑制处理，生成标准化的待鉴定的瓷器图像；所述待鉴定的瓷器图像为所述目标瓷器的预设图像类型的瓷器图像，所述预设图像类型为整体图像或者局部图像；将所述待鉴定的瓷器图像加载至预先训练的目标釉面老化程度鉴定模型，获得所述目标釉面老化程度鉴定模型输出的所述瓷器图像中每一釉面区域的老化程度分级结果的釉面老化程度目标值；根据所述瓷器图像中每一釉面区域的老化程度分级结果的釉面老化程度目标值，确定出所述目标瓷器的目标老化程度分级结果；根据所述目标老化程度分级结果与X射线荧光光谱检测的微量元素数据进行时空对齐融合，生成包含年代推断结果及釉面保存状态评估的瓷器釉面老化程度鉴定报告；所述目标釉面老化程度鉴定模型通过以下方式训练得到，包括：获取初始釉面老化程度鉴定模型，所述初始釉面老化程度鉴定模型包括第一釉面识别模型和至少一个第二釉面识别模型，所述第一釉面识别模型的各第一图像实例包括目标瓷器的整体图像的瓷器图像，所述第二釉面识别模型的各第二图像实例包括目标瓷器的局部图像的瓷器图像；获取在当前训练阶段完成训练时，所述第一釉面识别模型的第一老化特征映射参数以及各所述第二釉面识别模型的第二老化特征映射参数；对于各第二釉面识别模型，根据最新目标训练阶段中的各个训练阶段完成时的第一参数更新方向与第二参数更新方向间的方向一致性，确定所述第一老化特征映射参数中用于融合的第一定向参数组和所述第二老化特征映射参数中用于融合的第二定向参数组；其中，所述第一参数更新方向为第一特征映射组件的第一老化特征映射参数的模型参数更新方向，所述第二参数更新方向为第二特征映射组件的第二老化特征映射参数的模型参数更新方向；对于各第二釉面识别模型，将当前训练阶段完成训练时的第一定向参数组与该第二釉面识别模型的第二定向参数组融合，获得下一训练阶段训练对应的第二老化特征映射参数，以基于获得的该第二老化特征映射参数和该第二釉面识别模型的各第二图像实例，对该第二釉面识别模型进行一次训练迭代，获得下一训练阶段完成训练时的第二老化特征映射参数；将各第二釉面识别模型在下一训练阶段完成训练时的第二定向参数组以及第一釉面识别模型在当前训练阶段完成训练时的第一定向参数组进行融合，获得下一训练阶段训练对应的第一老化特征映射参数，以基于获得的该第一老化特征映射参数和各第一图像实例，对第一釉面识别模型进行一次训练迭代，获得下一训练阶段完成训练时的第一老化特征映射参数；其中，将最后一训练阶段完成时的第一釉面识别模型确定为第一釉面老化程度鉴定模型，将最后一训练阶段完成时的第二釉面识别模型确定为第二釉面老化程度鉴定模型；将训练完成的第一釉面老化程度鉴定模型或所述第二釉面识别模型中，包括与所述预设图像类型中各个图像类型对应的特征提取组件的釉面老化程度鉴定模型确定为所述目标釉面老化程度鉴定模型。

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