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龙图腾网获悉重庆特斯联启智科技有限公司申请的专利模型训练方法、系统及图像识别方法、系统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：CN116597243B 。

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：202310348868.X，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权模型训练方法、系统及图像识别方法、系统及介质是由张睿设计研发完成，并于2023-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、系统及图像识别方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种模型训练方法、系统及图像识别方法、系统及介质，通过获取计算机视觉的样本图像；根据所述样本图像计算得到样本能量图；所述样本能量图包括样本图像的能量数据；将所述样本图像输入识别模型进行预测得到能量重构数据；根据所述能量重构数据与所述样本能量图的能量数据之间的误差，对所述识别模型进行训练。本申请通过计算样本图像的样本能量图，使用能量图量化图像内容重要性，将重构目标从“重构像素”改为“重构能量”，进而提高编码器所学习到的潜在表征的语义级别，提高特征鲁棒性。

本发明授权模型训练方法、系统及图像识别方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括： 获取计算机视觉的样本图像； 根据所述样本图像计算得到样本能量图；所述样本能量图包括样本图像的能量数据； 将所述样本图像输入识别模型进行预测得到能量重构数据；所述识别模型包括编码器和解码器，所述解码器的输出为所述能量重构数据； 根据所述能量重构数据与所述样本能量图的能量数据之间的误差，对所述识别模型进行训练； 所述将所述样本图像输入模型进行预测得到能量重构数据，包括： 对所述样本图像进行切块、卷积以及随机掩码操作，得到局部块编码； 将所述局部块编码输入采用Transformer结构的编码器，输出多表征维度的编码特征； 将所述编码特征输入MLP回归器，得到能量重构数据，包括： MLP回归器的重构目标为重构掩码区域部分的能量值，将所述编码特征输入MLP回归器进行预测掩码块的归一化能量值，得到掩码块能量重构结果集，其中；其中，N为局部块的数量，所述局部块为对所述样本图像进行等尺度分块得到的，为所述编码特征的表征维度，每个所述局部块的大小为； 对每个掩码块能量重构结果进行拉展，得到一维向量，最后得到能量重构数据。

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