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龙图腾网获悉大卓智能科技有限公司申请的专利图像和视频的脱敏模型的部署方法、装置、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：CN118840269B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202410821086.8，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权图像和视频的脱敏模型的部署方法、装置、设备及介质是由刘小东;蔡志文设计研发完成，并于2024-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像和视频的脱敏模型的部署方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种图像和视频的脱敏模型的部署方法、装置、设备及介质。方法包括：获取脱敏校验数据和脱敏训练数据；将脱敏校验数据输入至脱敏预训练模型进行模型校验，得到脱敏校验模型；在脱敏校验模型的精度满足第一预设标准时，将脱敏模型转换为脱敏定点模型，并基于脱敏定点模型进行模型部署，否则基于脱敏训练数据对脱敏校验模型进行量化感知训练，直到脱敏校验模型的精度满足第一预设标准。由此，通过在模型训练过程中使用量化感知训练技术，可以进一步减少量化后模型的精度损失，同时快速高效地将模型部署到其他设备，解决了现有技术预训练较好的模型在模型量化，转定点时出现精度损失，导致模型部署效果不佳的问题，提升脱敏算法准确度。

本发明授权图像和视频的脱敏模型的部署方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种图像和视频的脱敏模型的部署方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取脱敏校验数据和脱敏训练数据； 将所述脱敏校验数据输入至脱敏预训练模型进行模型校验，得到脱敏校验模型； 判断所述脱敏校验模型的精度是否满足第一预设标准； 若所述脱敏校验模型的精度满足所述第一预设标准，则将所述脱敏模型转换为脱敏定点模型，并基于所述脱敏定点模型进行模型部署，否则基于所述脱敏训练数据对所述脱敏校验模型进行量化感知训练，直到所述脱敏校验模型的精度满足所述第一预设标准； 其中，所述脱敏预训练模型包括预设的YOLOFP算法和预设的脱敏算法，预设的YOLOFP算法包括Backbone模块、Neck模块和Head模块，其中，所述Backbone模块由多个阶段的Backbone单元组成，每个阶段的Backbone单元均包含满足预设数量条件的CBR融合的算子单元，所述Neck模块包括所述CBR融合的算子单元、Upsample单元和Concat算子单元，所述Head模块包括CNN单元。

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