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龙图腾网获悉众安在线财产保险股份有限公司申请的专利图像分类识别模型训练方法、装置及计算机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：CN114419371B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202210026821.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权图像分类识别模型训练方法、装置及计算机设备是由丁拥科设计研发完成，并于2022-01-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像分类识别模型训练方法、装置及计算机设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种图像分类识别模型训练方法、装置及计算机设备，方法包括：基于本地开放图像训练获取图像自编码器；基于图像自编码器处理远程敏感图像获得第一图像特征集，并基于图像自编码器处理本地开放图像获得第二图像特征集；第一图像特征集与第二图像特征集组成图像特征训练集；基于图像特征训练集训练预先建立的图像分类识别模型获得目标图像分类识别模型；基于本地开放图像数据训练得到的图像自编码器对远程敏感图像数据进行脱敏特征提取，然后结合远程和本地的脱敏特征集获得图像特征训练集进行图像分类识别模型的训练，最终实现在不访问原始敏感数据的情况下进行图像分类识别学习，同时保证了学习所用的样本量和识别准确率。

本发明授权图像分类识别模型训练方法、装置及计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种图像分类识别模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 基于本地开放图像训练获取图像自编码器； 基于第一用户ID和安全访问策略获取本地开放图像； 基于所述图像自编码器处理所述本地开放图像获得第一图像特征集；基于第二用户ID和安全访问策略获取远程敏感图像，并基于所述图像自编码器处理远程敏感图像获得第二图像特征集；所述第一用户ID为具有访问本地开放图像权限但不具有远程访问敏感图像权限的ID； 所述第一图像特征集与所述第二图像特征集组成图像特征训练集； 基于所述图像特征训练集训练预先建立的图像分类识别模型获得目标图像分类识别模型； 所述图像自编码器包括编码器以及解码器，所述基于所述图像自编码器处理远程敏感图像获得第二图像特征集包括： 图像自编码器中的编码器将远程敏感图像转化为远程敏感图像特征，图像自编码器中的解码器过滤远程敏感图像特征中与文字、面部敏感信息对应的部分，重构出保留原始远程敏感图像中的结构和主要纹理信息的脱敏图像特征，所有的脱敏图像特征组成第二图像特征集；由第二用户ID将脱敏处理远程敏感图像获得的第二图像特征集下载保存至本地，以便基于所述第一用户ID和安全访问策略获取所述第二图像特征集；所述第二用户ID为具有远程访问敏感图像权限的ID。

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