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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利高分辨率图像分类模型的模型提取训练方法、装置、终端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：CN120852896B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511379812.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权高分辨率图像分类模型的模型提取训练方法、装置、终端及介质是由吴宇琳;李泽林;王正宇;汪雨欣;漆舒汉;陈倩;李华乐设计研发完成，并于2025-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本高分辨率图像分类模型的模型提取训练方法、装置、终端及介质在说明书摘要公布了：本发明的高分辨率图像分类模型的模型提取训练方法、装置、终端及介质，涉及计算机技术领域。该方法包括：确定具备目标模型部分知识的初始模型为待训练模型，构建不含确定出的已查询样本的查询样本集，用多重协同筛选机制筛选未查询样本集；用筛选出的目标未查询样本集查询目标模型，据此构建当前查询轮次的主动学习查询集；基于查询集，用基于超像素梯度对齐的模型训练算法训练模型；判断当前查询轮次是否达到预设轮次，未达则确定训练后模型为待训练模型、查询集中的样本为已查询样本，重新执行构建未查询样本集等后续步骤，直至达到预设轮次时，将训练后模型确定为训练好的替代模型，以解决模型过拟合问题，提升模型的泛化能力和特征提取精度。

本发明授权高分辨率图像分类模型的模型提取训练方法、装置、终端及介质在权利要求书中公布了：1.一种高分辨率图像分类模型的模型提取训练方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1、将具备目标模型部分知识的初始模型确定为当前待训练模型，并确定当前已查询样本；目标模型为训练好的图像分类模型； 步骤S2、构建不包含当前已查询样本的当前未查询样本集，并利用多重协同筛选机制对当前未查询样本集进行多重筛选，得到目标未查询样本集；所述多重协同筛选机制为预先构建的基于多样性、不确定性和差异性采样的筛选机制； 步骤S3、利用所述目标未查询样本集查询目标模型，得到当前查询轮次的预测标签，并基于当前查询轮次的预测标签和所述目标未查询样本集构建当前查询轮次的主动学习查询集； 步骤S4、基于当前查询轮次的主动学习查询集，并利用基于超像素梯度对齐的模型训练算法训练当前待训练模型，得到训练后模型； 步骤S5、判断当前查询轮次是否达到预设查询轮次； 步骤S6、在当前查询轮次未达到所述预设查询轮次，则将训练后模型确定为当前待训练模型，并将当前查询轮次的主动学习查询集中的样本确定为当前已查询样本，重新执行步骤S2至步骤S5，直至当前查询轮次达到所述预设查询轮次时，将训练后模型确定为训练好的替代模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区西丽平山一路6号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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