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龙图腾网获悉杭州海康威视系统技术有限公司申请的专利对象识别模型的训练方法、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：CN115147671B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202110290714.0，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权对象识别模型的训练方法、装置及存储介质是由黄国雄;唐槐;余子君设计研发完成，并于2021-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本对象识别模型的训练方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种对象识别模型的训练方法、装置及存储介质，涉及智能视频监控技术领域，有助于更高效率提升训练的对象识别模型的适应性。该方法包括：获取同一监测点位在不同时间的第一监测图像、包括有目标对象的参考图像以及标注信息；根据获取到的第一监测图像和参考图像，生成同一监测点位在不同时间的融合图像，融合图像包括目标对象以及第一监测图像的背景；将标注信息确定为融合图像的标注结果；根据融合图像和标注结果对当前的对象识别模型进行迭代训练，直到模型收敛，得到第一目标对象识别模型；第一目标对象识别模型用于识别同一监测点位的第一监测图像中的目标对象。

本发明授权对象识别模型的训练方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种对象识别模型的训练方法，其特征在于，所述训练方法包括： 获取同一监测点位在不同时间的第一监测图像、包括有目标对象的参考图像以及标注信息；所述标注信息用于表征所述参考图像中目标对象的识别结果，且所述标注信息的准确度大于准确度阈值；所述获取包括有目标对象的参考图像以及标注信息，包括：将包括有所述目标对象的测试图像输入到当前的对象识别模型，得到每一测试图像的识别结果；将目标识别结果以及准确度大于所述准确度阈值的识别结果对应的测试图像作为所述参考图像；所述目标识别结果为响应于输入的调整操作，调整后的识别结果；将所述目标识别结果以及所述准确度大于所述准确度阈值的识别结果作为所述标注信息； 根据获取到的第一监测图像和参考图像，生成所述同一监测点位在不同时间的融合图像，所述融合图像包括所述目标对象以及所述第一监测图像的背景； 将所述标注信息确定为所述融合图像的标注结果； 根据所述融合图像和所述标注结果对当前的对象识别模型进行迭代训练，直到模型收敛，得到第一目标对象识别模型；所述第一目标对象识别模型用于识别所述同一监测点位的第一监测图像中的所述目标对象； 所述方法还包括： 获取所述同一监测点位包括待识别对象的第二监测图像； 将所述第二监测图像输入所述第一目标对象识别模型，得到所述第二监测图像中所述待识别对象的中间识别结果； 响应于对所述中间识别结果的调整操作，获取调整后的中间识别结果；所述调整后的中间识别结果用于表征所述待识别对象是否为所述目标对象； 将所述调整后的中间识别结果确定为所述第二监测图像的标注结果； 根据所述第二监测图像以及所述第二监测图像的标注结果对所述第一目标对象识别模型进行迭代训练，得到第二目标对象识别模型。

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