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龙图腾网获悉浙江大华技术股份有限公司申请的专利模型训练方法、图像识别方法、终端设备及计算机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：CN114548213B 。

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：202111636815.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权模型训练方法、图像识别方法、终端设备及计算机介质是由段陆文;熊剑平设计研发完成，并于2021-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、图像识别方法、终端设备及计算机介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种模型训练方法、图像识别方法、终端设备及计算机介质，该方法包括：获取图像训练集，包括若干单一类别的第一训练图像；获取每一类别的第一训练图像的第一分割伪标签；将若干第一训练图像输入待训练的分割模型，获取第一预测标签；基于第一预测标签和第一分割伪标签构建第一损失函数；提取相同类别的第一训练图像的第一图像特征对，以及不同类别的第一训练图像的第二图像特征对；获取第一图像特征对的第一相似度和第二图像特征对的第二相似度，构建第二损失函数，利用第一损失函数和第二损失函数对分割模型进行训练。本申请的图像识别方法，约束不同类别的图像特征对的不相似性以及同类别的图像特征对的相似性，提高模型准确度。

本发明授权模型训练方法、图像识别方法、终端设备及计算机介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，所述模型训练方法包括： 获取图像训练集，其中，所述图像训练集包括若干单一类别的第一训练图像； 获取每一类别的第一训练图像的第一分割伪标签； 将若干所述第一训练图像输入待训练的分割模型，获取所述第一训练图像的第一预测标签； 基于所述第一预测标签和所述第一分割伪标签构建第一损失函数； 提取相同类别的第一训练图像的第一图像特征对，以及不同类别的第一训练图像的第二图像特征对； 获取所述第一图像特征对的第一相似度，以及所述第二图像特征对的第二相似度； 基于所述第一相似度和所述第二相似度构建第二损失函数，利用所述第一损失函数和所述第二损失函数对所述分割模型进行训练； 其中，所述获取每一类别的第一训练图像的分割伪标签，包括： 将所述第一训练图像进行归一化处理； 基于预设分割阈值在归一化处理后的第一训练图像区分前景区域和背景区域，从而获取所述第一训练图像的第一分割伪标签； 所述基于所述第一相似度和所述第二相似度构建第二损失函数，包括： 计算所述第一相似度与所述第二相似度的和； 基于所述第一相似度以及所述和的比值构建所述第二损失函数。

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