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龍圖騰網恭喜中國科學技術大學申請的專利圖像識別模型的訓練方法、識別方法、電子設備及介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116503662B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310524006.8，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權圖像識別模型的訓練方法、識別方法、電子設備及介質是由徐奇;畢永天;陳松;康一設計研發完成，并于2023-05-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本圖像識別模型的訓練方法、識別方法、電子設備及介質在說明書摘要公布了：本公開提供了一種圖像識別模型的訓練方法、識別方法、電子設備及介質。可以應用于人工智能領域。該訓練方法包括：根據與第一樣本圖像中的至少一個像素各自對應的重要度，對至少一個像素的梯度值進行調整，得到第二樣本圖像；將第二樣本圖像輸入深度學習模型，得到樣本識別類；根據樣本識別類調整深度學習模型的模型參數，得到圖像識別模型。

本發明授權圖像識別模型的訓練方法、識別方法、電子設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種圖像識別模型的訓練方法，包括：根據與第一樣本圖像中的至少一個像素各自對應的重要度，確定第一像素集合和第二像素集合，其中，所述第一像素集合包括至少一個第一像素，所述第二像素集合包括至少一個第二像素，與所述至少一個第一像素各自對應第一梯度值，與所述至少一個第二像素各自對應第二梯度值；從所述第一像素集合中確定至少一個目標像素；對所述至少一個目標像素各自對應的第一梯度值進行調整，得到與所述至少一個目標像素各自對應的第三梯度值；根據與所述至少一個第二像素各自對應的第二梯度值、與所述至少一個目標像素各自對應的第三梯度值和與至少一個其他像素各自對應的第一梯度值，得到第二樣本圖像，其中，所述其他像素是所述第一像素集合中除所述至少一個目標像素以外的任意一個像素；將所述第二樣本圖像輸入深度學習模型，得到樣本識別類；以及根據所述樣本識別類，調整所述深度學習模型的模型參數，得到經訓練的圖像識別模型；所述的方法還包括：根據與所述第一樣本圖像中的至少一個像素各自對應的梯度值，確定與所述第一樣本圖像對應的平均值和標準差；根據預設超參數和所述標準差，確定重要度閾值；針對所述至少一個樣本圖像中的至少一個像素中的每個像素，確定所述平均值和與所述像素的梯度值之間的差值的絕對值，得到與所述像素對應的參考值；在確定所述像素對應的參考值小于或等于所述重要度閾值的情況下，確定與所述像素對應的重要度滿足所述預設重要度條件；在確定與所述像素對應的參考值大于所述重要度閾值的情況下，確定與所述像素對應的重要度不滿足所述預設重要度條件。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國科學技術大學，其通訊地址為：230026 安徽省合肥市包河區金寨路96號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。