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龙图腾网获悉广州欢网科技有限责任公司申请的专利大批量生成模型训练样本的方法及装置、存储介质、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：CN117274742B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202311239253.X，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权大批量生成模型训练样本的方法及装置、存储介质、设备是由陈明亮;槐仁刚;方易;宁柄剑设计研发完成，并于2023-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本大批量生成模型训练样本的方法及装置、存储介质、设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种大批量生成模型训练样本的方法及装置、存储介质、设备，其中方法包括获取包含目标对象的多个原始图片；所述目标对象为所述计算机视觉模型需要识别的图像；确定所述目标对象的图像类型；其中，所述图像类型包括固定样式图像和非固定样式图像；利用与所述目标对象的图像类型相匹配的预设处理规则，对所述目标对象对应的原始图片进行图像扩展处理，得到多个图片样本。通过本发明，实现了利用少量的原始图片快速生成大量的、符合条件的、待训练的图片样本。

本发明授权大批量生成模型训练样本的方法及装置、存储介质、设备在权利要求书中公布了：1.一种大批量生成模型训练样本的方法，其特征在于，所述方法包括： 获取包含目标对象的多个原始图片；所述目标对象为计算机视觉模型需要识别的物体； 确定所述目标对象的图像类型；其中，所述图像类型包括固定样式图像和非固定样式图像； 利用与所述目标对象的图像类型相匹配的预设处理规则，对所述目标对象对应的原始图片进行图像扩展处理，得到多个图片样本； 所述确定所述目标对象的图像类型，包括： 针对包含同一目标对象的多个原始图片，分别生成各所述原始图片对应的指纹码； 对比各所述原始图片对应各指纹码的相似度，若所述相似度超出预设相似度阈值，所述目标对象的图像类型为固定样式图像； 若所述相似度未超出预设相似度阈值，所述目标对象的图像类型为非固定样式图像； 所述目标对象的图像类型为固定样式图像；所述利用与所述目标对象的图像类型相匹配的预设处理规则对所述目标对象对应的原始图片进行图像扩展处理，包括： 步骤S1：利用图像分割技术对包含目标对象的原始图片进行抠图处理，得到目标图像； 步骤S2：获取多张底图，利用图像融合技术分别将所述目标图像与各所述底图进行合并处理，得到多张融合图片； 所述目标对象的图像类型为非固定样式图像；所述预设处理规则包括模拟遮挡处理和或图片编辑处理。

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