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龙图腾网获悉成都开源计算生态科技有限公司申请的专利图像识别模型的训练方法、装置及图像识别方法、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：CN119580358B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411880279.7，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权图像识别模型的训练方法、装置及图像识别方法、装置是由刘文辛设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像识别模型的训练方法、装置及图像识别方法、装置在说明书摘要公布了：本公开提供一种图像识别模型的训练方法、装置及图像识别方法、装置。该训练方法包括：采用基于特征空间畸变的生成对抗网络算法模型对原始人体姿态训练样本进行扩充，得到目标人体姿态训练样本，生成对抗网络算法模型包括生成器和判别器，生成器包括畸变模块，畸变模块根据随机噪声向量和畸变模块参数按照预设特征变形算法生成畸变图像特征，基于畸变图像特征得到目标人体姿态训练样本；将目标人体姿态训练样本输入初始图像识别模型；根据每个训练周期中初始图像识别模型的输出，对初始图像识别模型进行调参，直至获得满足训练停止条件的目标图像识别模型，提高了目标图像识别模型的泛化能力和人体姿态识别的准确性。

本发明授权图像识别模型的训练方法、装置及图像识别方法、装置在权利要求书中公布了：1.一种图像识别模型的训练方法，其特征在于，所述训练方法包括： 获取原始人体姿态训练样本，采用基于特征空间畸变的生成对抗网络算法模型对所述原始人体姿态训练样本进行扩充，得到目标人体姿态训练样本，其中所述生成对抗网络算法模型包括生成器和判别器，所述生成器包括畸变模块，所述畸变模块根据随机噪声向量和畸变模块参数按照预设特征变形算法生成畸变图像特征，基于所述畸变图像特征得到所述目标人体姿态训练样本； 将所述目标人体姿态训练样本输入初始图像识别模型，其中，所述初始图像识别模型对所述目标人体姿态训练样本进行图像特征提取、特征降维及分类处理，所述初始图像识别模型包括初始特征提取算法模型、初始自编码器算法模型和初始神经决策树算法模型； 根据每个训练周期中所述初始图像识别模型的输出，对所述初始图像识别模型进行调参，直至获得满足训练停止条件的目标图像识别模型，其中所述初始特征提取算法模型通过混沌优化算法动态调整学习率，动态调整隐藏层的节点数以实现正则化稀疏；所述初始自编码器算法模型通过动态路由决策机制选择性地输出最有信息量的特征，并通过稀疏性修剪阈值动态修剪冗余权重；所述初始神经决策树算法模型通过采用从输出节点到输入节点的反向训练机制，除常规的前向传播和反向传播外，还利用从输出方向向输入方向的信息反馈流程，用以优化每个节点的决策边界。

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