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龙图腾网获悉华为技术有限公司申请的专利一种模型训练方法、场景识别方法及相关设备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：CN115187824B 。

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：202110301843.5，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种模型训练方法、场景识别方法及相关设备是由戚向涛;刘艳设计研发完成，并于2021-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型训练方法、场景识别方法及相关设备在说明书摘要公布了：一种模型训练方法、场景识别方法及相关设备，用于提高场景识别的准确率。本申请实施例方法包括：获取第一图像，利用物体检测模型识别第一图像中与场景识别无关的目标物体的图像，对第一图像中目标物体所在的区域进行掩膜处理，得到第三图像；然后利用图像生成模型生成与场景识别无关的多张样本物体图像，组合样本物体图像和第三图像，得到目标图像；将目标图像输入到第一卷积神经网络进行训练，并将第三图像输入到第二卷积神经网络进行训练，得到场景识别模型，场景识别模型能够降低对目标图像中产生差异的图像特征的关注度，并更容易学习到不同场景类别之间差异特征，场景识别模型能够提升场景识别的准确率。

本发明授权一种模型训练方法、场景识别方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，应用于训练设备，包括： 获取第一训练数据集，所述第一训练数据集中包括多张第一图像； 利用物体检测模型识别所述第一图像中的第一区域，所述第一区域是与场景识别无关的图像区域； 对所述第一区域进行掩膜处理，得到第三图像； 获取图像生成模型生成的多张样本物体图像，所述样本物体图像是与场景识别无关的物体的图像； 将所述多张样本物体图像分别替换到所述第三图像中掩膜覆盖的第一区域，得到多张目标图像； 利用所述目标图像的数据集训练第一卷积神经网络，并利用所述第三图像的数据集训练第二卷积神经网络，得到场景识别模型，所述场景识别模型包括所述第一卷积神经网络和所述第二卷积神经网络； 其中，所述目标图像和所述第三图像均对应第一类别的标签，所述利用所述目标图像的数据集训练第一卷积神经网络，并利用所述第三图像的数据集训练所述第二卷积神经网络，包括： 通过所述第一卷积神经网络的第一卷积层提取所述目标图像的图像特征，并通过所述第二卷积神经网络的第二卷积层提取所述第三图像的图像特征，并将所述第三图像的图像特征输出至所述第一卷积层，以与所述目标图像的图像特征进行融合； 通过所述第一卷积神经网络的输出层根据融合后的图像特征输出所述第一类别的标签。

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