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龙图腾网获悉平安银行股份有限公司申请的专利一种场景识别方法、装置、设备和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：CN115205778B 。

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：202210698944.5，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种场景识别方法、装置、设备和存储介质是由柳阳设计研发完成，并于2022-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种场景识别方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种场景识别方法、装置、设备和存储介质，应用于场景识别模型，所述场景识别模型包括第一子模型、第二子模型和第三子模型，方法包括：获取场景图像，所述场景图像包括一段时间内的多张图像帧；将所述场景图像输入至训练完成的所述场景识别模型；通过所述第一子模型输出得到第一图像；通过所述第二子模型输出得到第二图像；将所述第一图像和第二图像进行融合，得到融合特征图；将所述融合特征图输入至所述第三子模型，得到评分类别图。通过场景识别模型判断场景图像是否与预设的场景图像匹配，从而精确判断场景图像是否为真实图像。

本发明授权一种场景识别方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种场景识别方法，其特征在于，应用于场景识别模型，所述场景识别模型包括第一子模型、第二子模型和第三子模型，所述方法包括： 训练初始第一子模型和初始第二子模型，得到训练完成的第一子模型和第二子模型，包括：获取训练样本，其中，所述训练样本包括至少一个具有评分的第一场景图像，以及至少一个具有显著性区域的第二场景图像，所述第一场景图像对应的原始图像与所述第二场景图像对应的原始图像相同，所述第一场景图像的评分和所述第二场景图像的显著性区域由所述第三子模型确定；将所述训练样本输入初始场景识别模型，获取所述初始第一子模型的第一损失函数，以及获取所述初始第二子模型的第二损失函数；重复执行以上步骤，直至所述第一损失函数和所述第二损失函数收敛，得到训练完成的所述场景识别模型； 利用训练完成的所述第一子模型和所述第二子模型获取训练完成的所述场景识别模型； 获取场景图像，所述场景图像包括一段时间内的多张图像帧； 将所述场景图像输入至训练完成的所述场景识别模型； 通过所述第一子模型输出得到第一图像，其中，所述第一图像用于突出显示所述场景图像中的识别目标物； 通过所述第二子模型输出得到第二图像，其中，所述第二图像用于表征所述场景图像中的每个像素对实现预测过程的贡献程度的概率分布，所述预测过程为由所述场景图像得到所述第二图像的过程； 将所述第一图像和第二图像进行融合，得到融合特征图； 将所述融合特征图输入至所述第三子模型，得到评分类别图，其中，所述评分类别图具有评分和类别，所述评分用于表征所述场景图像与预存场景图的匹配程度，所述类别用于表征对于所述场景图像的识别结果； 其中，所述第二损失函数包括区域损失函数和面积损失函数，所述区域损失函数用于表征所述贡献程度概率分布所包含像素的位置的准确程度，所述面积损失函数用于表征所述贡献程度概率分布所包含像素的面积的准确程度；所述第二损失通过以下方式获取：根据第一预测值结合EM算法，构建所述区域损失函数；所述第一预测值为所述初始第二子模型对已知分类的所述第一场景图像进行预测，得到所述第一场景图像所包含像素的位置的第一概率分布；根据第二预测值构建所述面积损失函数，所述面积损失函数为所述第一概率分布所包含的全部概率的和值；计算所述区域损失函数与所述面积损失函数的加和，所述加和的值即为所述第二损失函数的值。

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