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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利图像分类模型的训练方法、分类方法、设备以及相关装置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：CN116310518B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202310147722.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权图像分类模型的训练方法、分类方法、设备以及相关装置是由闻雅兰设计研发完成，并于2023-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像分类模型的训练方法、分类方法、设备以及相关装置在说明书摘要公布了：本公开提供了一种图像分类模型的训练方法、分类方法、设备以及相关装置，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习技术领域。具体实现方案为：获取包括来自云端的管理设备所管理的边缘端设备的至少一个原始图像，以及至少一个原始图像的类别的原始训练样本；根据至少一个原始图像的类别，进行爬虫，得到目标训练样本；其中，目标训练样本包括至少一个目标图像，以及至少一个目标图像的类别；该至少一个目标图像的类别与上述至少一个原始图像的类别相同；基于原始训练样本和目标训练样本，对第一模型进行训练，得到第二模型；其中，第一模型是基于公开数据源中的图像训练得到的图像分类模型；第二模型用于对边缘端设备采集的图像进行分类。

本发明授权图像分类模型的训练方法、分类方法、设备以及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种图像分类模型的训练方法，所述方法包括： 获取边缘端设备采集的至少一个历史图像，并将所述至少一个历史图像按照采集时间倒序排序，得到历史图像序列； 从所述历史图像序列的前预设数量个历史图像中选择所述至少一个图像作为所述至少一个原始图像；其中，原始训练样本包括：来自管理设备所管理的边缘端设备的至少一个原始图像，以及所述至少一个原始图像的类别；所述至少一个原始图像中，同一类别的原始图像的数量大于或等于第一阈值； 其中，所述至少一个原始图像的清晰度小于或等于第二阈值；和或，所述至少一个原始图像的准确度小于或等于第三阈值；其中，所述至少一个原始图像的准确度是采用第一模型对所述至少一个原始图像进行图像分类所得到的分类结果，相比所述至少一个原始图像的类别的准确度；所述至少一个原始图像的类别是人工标注后的类别； 根据所述至少一个原始图像的类别，进行爬虫，得到目标训练样本；其中，所述目标训练样本包括至少一个目标图像，以及所述至少一个目标图像的类别；基于一个原始图像的类别进行爬虫，得到的目标图像的类别，与该原始图像的类别相同； 基于所述原始训练样本和所述目标训练样本，对第一模型进行训练，得到第二模型；其中，所述第一模型是基于公开数据源中的图像训练得到的图像分类模型；所述第二模型用于对所述边缘端设备采集的图像进行分类。

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