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龙图腾网恭喜杭州海康威视数字技术股份有限公司申请的专利图像识别模型的训练方法、装置、设备及存储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：CN114330522B 。

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：202111583676.4，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权图像识别模型的训练方法、装置、设备及存储介质是由卢晶设计研发完成，并于2021-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像识别模型的训练方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种图像识别模型的训练方法、装置、设备及存储介质，涉及图像识别技术领域，用于基于图像样本中的原型样本训练图像识别模型，有助于节省存储空间和运算时间，同时降低模型的训练难度。该方法包括：基于至少两个图像预识别模型，确定多个图像样本中每个图像样本的不确定度；至少两个图像预识别模型均用于从相同的多个图像类别中确定待识别图像的类别；将多个图像样本中的不确定度小于等于第一预设阈值的第一目标图像样本，确定为第一目标图像样本所属图像类别的原型样本；基于多个图像类别中每个图像类别的原型样本，训练神经网络模型，得到图像识别模型。

本发明授权图像识别模型的训练方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像识别模型的训练方法，其特征在于，包括：基于至少两个图像预识别模型，确定多个图像样本中每个图像样本的不确定度；其中，所述不确定度用于表征所述至少两个图像预识别模型识别图像类别的不确定性；所述至少两个图像预识别模型均用于从相同的多个图像类别中确定待识别图像的类别；所述多个图像类别包括第二图像类别；将所述多个图像样本中的不确定度小于等于第一预设阈值的第一目标图像样本，确定为所述第一目标图像样本所属图像类别的原型样本，或将多个图像样本中的不确定度小于其他图像样本的第一预设数量的第二目标图像样本，确定为所述第二目标图像样本所属图像类别的原型样本；基于所述每个图像类别的原型样本和所述每个图像类别的原型样本的损失函数，训练神经网络模型，得到图像识别模型；其中，所述第二图像类别的原型样本的损失函数基于第一特征距离和第二特征距离确定，所述第一特征距离为所述第二图像类别中的每个图像样本与所述第二图像类别的原型样本之间的特征距离，所述第二特征距离为所述第二图像类别中每个图像样本与所述多个图像类别中其他图像类别的原型样本之间的特征距离；其中，所述图像识别模型用于从所述多个图像类别中确定待识别图像的类别，或者确定所述待识别图像的类别不属于所述多个图像类别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州海康威视数字技术股份有限公司，其通讯地址为：310051 浙江省杭州市滨江区阡陌路555号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。