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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种奢侈品鉴伪模型的训练方法、奢侈品鉴伪方法及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：CN119919942B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411831644.5，技术领域涉及：G06V20/80；该发明授权一种奢侈品鉴伪模型的训练方法、奢侈品鉴伪方法及装置是由杨榆;吴悦妮;邹积鑫;周琳娜;陈秀波;李志豪;马兆丰设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种奢侈品鉴伪模型的训练方法、奢侈品鉴伪方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种奢侈品鉴伪模型训练方法、奢侈品鉴伪方法及装置，训练样本集训练包括微观特征提取网络、宏观特征提取网络、多模态融合网络和分类网络的初始奢侈品鉴伪模型；微观特征提取网络包括卷积神经网络层和重叠补丁嵌入层；宏观特征提取网络包括整体嵌套边缘检测层和残差网络；多模态融合网络中的所述图像补丁嵌入层划分所述微观特征并进行向量转换后输入所述Transformer模型进行注意力权重调整获得第一目标微观特征，与所述宏观特征共同输入交叉注意力特征融合模块获得第二目标微观特征，两个目标微观特征进行加权求和并融合分类向量后输入多模态融合网络进行全局特征捕捉获得目标分类向量，输入分类网络获得样本的真伪预测结果。

本发明授权一种奢侈品鉴伪模型的训练方法、奢侈品鉴伪方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种奢侈品鉴伪模型训练方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 获取训练样本集，所述训练样本集包含多个样本，每个样本包含一个奢侈品印花图像；所述训练样本集中的多个样本具有包含真伪分类真实值的标签； 获取初始奢侈品鉴伪模型，所述初始奢侈品鉴伪模型包括微观特征提取网络、宏观特征提取网络、多模态融合网络和分类网络；所述宏观特征提取网络包括整体嵌套边缘检测层和残差网络；所述多模态融合网络包括补丁嵌入层、Transformer模型和交叉注意力特征融合模块；所述微观特征提取网络以所述训练样本集中的样本为输入，输出微观特征；所述宏观特征提取网络以所述训练样本集中的样本为输入，经所述整体嵌套边缘检测层获得目标边缘检测图后经所述残差网络提取并输出宏观特征；所述多模态融合网络中的所述补丁嵌入层划分所述微观特征并进行向量转换后输入所述Transformer模型进行注意力权重调整获得第一目标微观特征，与所述宏观特征共同输入所述交叉注意力特征融合模块获得第二目标微观特征，将所述第一目标微观特征和所述第二目标微观特征进行加权求和并融合分类向量后输入所述多模态融合网络进行全局特征捕捉获得目标分类向量；所述分类网络对所述目标分类向量进行分类得到所述样本的真伪预测结果； 根据各样本对应所述真伪预测结果与所述真伪分类真实值的偏差构建损失函数，最小化所述损失函数为目标对所述初始奢侈品鉴伪模型进行参数迭代更新，得到奢侈品鉴伪模型。

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