腾讯科技(深圳)有限公司郭卉获国家专利权
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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利一种基于人工智能的图像处理方法、装置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：CN113392866B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202011306103.2，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于人工智能的图像处理方法、装置及存储介质是由郭卉设计研发完成，并于2020-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于人工智能的图像处理方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提出了一种基于人工智能的图像处理方法、装置及存储介质，该方法包括：获取训练样本集，所述训练样本集包括带类别标签的第一图像样本集以及由三元组组成的第二图像样本集；利用所述训练样本集对原始模型进行语义学习的训练以及度量学习的训练，所述原始模型包括第一分支网络和第二分支网络，所述第一分支网络和所述第二分支网络包括共用的网络参数；根据训练后的原始模型确定图像特征提取模型，所述图像特征提取模型用于提取图像的特征向量，可以使得模型实现度量学习的同时具备语义提取能力，基于模型提取的图像特征可以提高图像检索的准确度。
本发明授权一种基于人工智能的图像处理方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的图像处理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取训练样本集，所述训练样本集包括带类别标签的第一图像样本集以及由三元组组成的第二图像样本集； 利用所述第一图像样本集对原始模型中的第一分支网络进行语义学习的训练，以及利用所述第二图像样本集对所述原始模型中的第二分支网络进行度量学习的训练；所述第一分支网络和所述第二分支网络包括共用的网络参数；所述语义学习包括：减小所述第一图像样本集中的图像样本在所述第一分支网络中的第一预测结果和对应的类别标签之间的差异，以及减小所述第一图像样本集中的图像样本在所述第一分支网络中的第一预测结果和对应的增强后的图像样本在所述第一分支网络中的第二预测结果之间的差异；所述度量学习用于减小所述三元组中参考图像样本和正图像样本之间的距离，以及增大所述三元组中参考图像样本和负图像样本之间的距离； 根据训练后的原始模型确定图像特征提取模型，所述图像特征提取模型用于提取图像的特征向量。
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