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龍圖騰網(wǎng)獲悉京東安聯(lián)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)有限公司申請的專利碎屏檢測及用于碎屏檢測的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN112287734B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202010092765.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/10；該發(fā)明授權(quán)碎屏檢測及用于碎屏檢測的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法是由王亞昆;孫玉權(quán);劉藝飛;楊偉設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2020-02-14向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本碎屏檢測及用于碎屏檢測的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開一種碎屏檢測及用于碎屏檢測的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法。該用于碎屏檢測的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法包括：獲取包含電子設(shè)備屏幕的多個(gè)樣本圖像；以及根據(jù)多個(gè)樣本圖像，對預(yù)先建立的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，以優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括的每一個(gè)卷積層中的卷積核及每一個(gè)第一子模型中的通道權(quán)重；其中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括的多個(gè)卷積層分別與多個(gè)第一子模型對應(yīng)；其中，對于每一個(gè)樣本圖像，每一個(gè)卷積層用于對樣本圖像中的屏幕部分進(jìn)行特征提取，生成多通道特征圖；卷積層對應(yīng)的第一子模型用于將多通道特征圖分別乘以對應(yīng)的通道權(quán)重，生成新的多通道特征圖，并將新的多通道特征圖輸入下一個(gè)卷積層中進(jìn)行特征提取。

本發(fā)明授權(quán)碎屏檢測及用于碎屏檢測的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種用于碎屏檢測的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法，其特征在于，包括： 獲取包含電子設(shè)備屏幕的多個(gè)樣本圖像；以及 根據(jù)所述多個(gè)樣本圖像，對預(yù)先建立的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，以優(yōu)化所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括的每一個(gè)卷積層中的卷積核及每一個(gè)第一子模型中的通道權(quán)重；其中，所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括的多個(gè)卷積層分別與多個(gè)第一子模型對應(yīng)； 其中，對于每一個(gè)樣本圖像，每一個(gè)卷積層用于對所述樣本圖像中的屏幕部分進(jìn)行特征提取，生成多通道特征圖；所述卷積層對應(yīng)的第一子模型用于將所述多通道特征圖分別乘以對應(yīng)的通道權(quán)重，生成新的多通道特征圖，并將所述新的多通道特征圖輸入下一個(gè)卷積層中進(jìn)行特征提取； 其中，所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還包括：第二子模型及全連接層；所述第二子模型用于對最后一個(gè)卷積層對應(yīng)的第一子模型生成的多通道特征圖進(jìn)行變形處理，生成特征向量；根據(jù)所述特征向量，確定所述全連接層的權(quán)重矩陣；對于每一個(gè)樣本圖像，所述第二子模型用于對最后一個(gè)卷積層對應(yīng)的第一子模型生成的多通道特征圖分別進(jìn)行變形處理，對應(yīng)生成多個(gè)第一列向量；確定所述多個(gè)第一列向量對應(yīng)的特征矩陣的轉(zhuǎn)置矩陣與所述特征矩陣的乘積矩陣；及對所述乘積矩陣進(jìn)行變形處理，生成第二列向量。

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