本田技研工业株式会社轻部俊和获国家专利权
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龙图腾网获悉本田技研工业株式会社申请的专利学习模型生成方法以及检查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：CN116894966B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202310312194.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权学习模型生成方法以及检查装置是由轻部俊和设计研发完成，并于2023-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本学习模型生成方法以及检查装置在说明书摘要公布了：本发明的课题在于生成一种即使在存在2个类别、成为学习源的图像数据为不均衡数据的情况下，也能够高精度地进行每个类别的识别那样的学习模型。基于不均衡数据的多个类别的数据来进行自动编码器的学习。向学习完毕的自动编码器输入不均衡数据，取得给定参数的输入图像数据与输出图像数据的误差。以使按照第一类别数据中得到较大的误差的顺序计数的第一类别数据的数量与第二类别数据的数量均衡的方式，提取各类别的数据作为教师数据。使卷积神经网络学习教师数据而得到学习模型。
本发明授权学习模型生成方法以及检查装置在权利要求书中公布了：1.一种学习模型生成方法，生成用于卷积神经网络的学习模型，所述卷积神经网络判别属于第一类别和具有比所述第一类别的数据数量少的数据数量的第二类别这2个类别中的哪一个类别，所述学习模型生成方法的特征在于，具有： 第一学习工序，使用多个第一类别数据使自动编码器学习，直到能够重构第一类别数据为止； 误差取得工序，将包含多个第一类别数据以及多个第二类别数据的不均衡数据作为输入图像数据输入到所述自动编码器，得到各个输出图像数据，并且取得给定参数的所述输入图像数据与所述输出图像数据的误差； 提取工序，以使按照所述第一类别数据中得到较大的所述误差的顺序计数的所述第一类别数据的数量与所述第二类别数据的数量均衡的方式，提取所述第一类别数据以及所述第二类别数据作为教师数据；以及 第二学习工序，使所述卷积神经网络学习所述教师数据而得到学习模型。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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