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龙图腾网获悉电子科技大学中山学院申请的专利质量评估模型训练方法、装置、电子设备及存储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：CN115439734B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202211084601.6，技术领域涉及：G06V10/98；该发明授权质量评估模型训练方法、装置、电子设备及存储介质是由宋丹;李长燕;姚琼;徐翔;李文生;吕燚设计研发完成，并于2022-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本质量评估模型训练方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种质量评估模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：使用通用框架中设置的数据标注函数对多个样本图像进行数据标注，获得多个样本标签，样本标签是样本图像对应的图像质量类别；以多个样本图像为训练数据，以多个样本标签为训练标签，对通用框架中设置的神经网络模型进行训练，获得质量评估模型，质量评估模型用于对待处理图像进行质量评估。通过通用框架提供的数据标注函数和神经网络模型分别进行数据标注和模型训练，从而避免了采集环境发生变化时重新提取关键性影响因素的问题，从而有效地提高了评估图像质量的适用性。

本发明授权质量评估模型训练方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种质量评估模型训练方法，其特征在于，包括： 使用通用框架中设置的数据标注函数对多个样本图像进行数据标注，获得多个样本标签，所述样本标签是所述样本图像对应的图像质量类别； 以所述多个样本图像为训练数据，以所述多个样本标签为训练标签，对所述通用框架中设置的神经网络模型进行训练，获得质量评估模型，所述质量评估模型用于对待处理图像进行质量评估； 在所述使用通用框架中设置的数据标注函数对多个样本图像进行数据标注之前，还包括： 使用所述通用框架中设置的样本扩充函数对样本图像进行扩充，获得扩充图像； 将所述扩充图像添加至所述多个样本图像中； 所述通用框架还包括：质量类别序列；在所述获得扩充图像之后，还包括： 从所述质量类别序列中确定出所述扩充图像对应的质量类别； 将所述扩充图像对应的质量类别添加至所述多个样本标签中； 所述从所述质量类别序列中确定出所述扩充图像对应的质量类别，包括： 计算所述扩充图像与所述多个样本图像中的同源样本图像之间的相似程度，所述同源样本图像是属于同一个目标对象的不同样本图像； 计算出所述相似程度与所述多个样本图像的平均相似度之间的比例值； 其中，使用公式计算扩充图像与多个样本图像中的同源样本图像之间的相似程度； 根据公式计算出多个样本图像的平均相似度； 其中，表示第j个扩充图像与多个样本图像中的第i类别同源样本图像之间的相似程度，表示第i类别同源样本图像中的第j个扩充图像的图像特征，表示第i类别同源样本图像中的第k个图像特征，表示两者之间的距离函数；表示多个样本图像中第i类别同源样本图像中除了第j个扩充图像之外的其它样本图像的平均相似度，表示第k个扩充图像与多个样本图像中的第i类别同源样本图像之间的相似程度，表示第i类别同源样本图像中的样本图像数量； 根据所述比例值从所述质量类别序列中确定出所述扩充图像对应的质量类别。

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