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龙图腾网获悉汇客云(上海)数据服务有限公司申请的专利属性识别模型训练方法、系统、介质及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：CN116152603B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202310152682.7，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权属性识别模型训练方法、系统、介质及装置是由崔龙;袁德胜;游浩泉;潘潇君;刘宁;成西锋;党毅飞;王海涛设计研发完成，并于2023-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本属性识别模型训练方法、系统、介质及装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种属性识别模型训练方法、系统、介质及装置，包括：获取目标清晰图像及目标清晰图像的属性标签；基于目标清晰图像和属性标签训练清晰数据属性识别模型；将不同程度的噪声加入所述目标清晰图像生成融合噪声图像；基于训练好的清晰数据属性识别模型对融合噪声图像进行识别，获取融合噪声图像的有效属性标签；基于融合噪声图像和对应的有效属性标签训练属性识别模型，以基于训练好的属性识别模型进行图像的属性识别。本申请基于扩散模型的训练方法，依据视觉可见信息能够有效地辨识属性标签强化训练中的可辨识部分，有效地提升了属性识别模型精度；同时，增强了识别网络的泛化能力。

本发明授权属性识别模型训练方法、系统、介质及装置在权利要求书中公布了：1.一种属性识别模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取目标清晰图像及所述目标清晰图像的属性标签； 基于所述目标清晰图像和所述属性标签训练清晰数据属性识别模型； 将不同程度的噪声加入所述目标清晰图像生成若干融合噪声图像； 基于训练好的清晰数据属性识别模型对所述融合噪声图像进行识别，获取所述融合噪声图像的有效属性标签；包括：基于训练好的清晰数据属性识别模型获取所述目标清晰图像的各个属性的第一属性清晰精度；基于训练好的清晰数据属性识别模型获取所述融合噪声图像的各个属性的第二属性清晰精度；根据所述第一属性清晰精度和所述第二属性清晰精度获取有效属性标签；其中， 当所述第二属性清晰精度低于所述第一属性清晰精度与预设阈值的乘积时，则判断对应的标签为无效属性标签； 当所述第二属性清晰精度大于等于所述第一属性清晰精度与预设阈值的乘积时，则判断对应的标签为有效属性标签； 所述预设阈值为 其中，t为不同程度的噪声系数；是所述融合噪声图像中噪声的扩散系数的累计乘积； 基于所述融合噪声图像和对应的有效属性标签训练属性识别模型，以基于训练好的属性识别模型进行图像的属性识别。

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