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龙图腾网获悉中国人民武装警察部队警官学院申请的专利一种小批量图像识别方法、设备及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：CN116843953B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310665994.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种小批量图像识别方法、设备及介质是由杨娟;肖朝清;郑艺泽;沈非凡;刘磊设计研发完成，并于2023-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种小批量图像识别方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种小批量图像识别方法、设备及介质，通过将采集到的为数不多的特殊领域目标图像作为原始图像输入，经过深度卷积神经网络提取特征，送入策略网络模型和价值网络模型加以推理决策，以实现端到端的小批量图像识别学习，解决了由于小批量图像所采集到的数据存在不完整性和不确定性，导致难以对小批量图像进行精准识别的问题。

本发明授权一种小批量图像识别方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种小批量图像识别方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、获取小批量图像； S2、构建特征提取网络模型，采用所述特征提取网络模型对所述小批量图像进行特征提取，得到所述小批量图像的图像特征； S3、构建小批量图像分类模型，将所述图像特征送入所述小批量图像分类模型中进行预测，得到分类标签预测； S4、根据分类标签预测对所述特征提取网络模型和所述小批量图像分类模型进行训练，得到小批量图像识别模型SDRL，采用所述小批量图像识别模型SDRL对所述小批量图像进行识别，得到目标图像； 构建小批量图像分类模型，将所述图像特征送入所述小批量图像分类模型中进行预测，得到分类标签预测包括如下步骤： 构建策略网络模型，使用所述策略网络模型计算分类选择概率； 构建价值网络模型，使用所述价值网络模型对所述策略网络模型进行更新； 将小批量图像识别场景建模为一个马尔可夫决策过程MDP，通过分类器Agent对所述图像特征以更新后的策略网络模型进行计算，得到分类标签预测； 构建策略网络模型，使用所述策略网络模型计算分类选择概率包括如下步骤： 采用深度神经网络学习策略函数构建策略网络模型，使用所述策略网络模型对所述策略函数进行多轮次计算，得到多个策略梯度； 将多个策略梯度取平均数作为分类选择概率； 使用所述策略网络模型对所述策略函数进行多轮次计算之前还包括： 构建梯度函数，采用所述梯度函数对策略函数中的权重进行更新，其中，所述梯度函数表示如下： 其中，为梯度函数，为策略函数，为状态拥有的基准值，为状态下由策略选择动作的期望累计回报动作值函数。

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