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龍圖騰網獲悉浙江大華技術股份有限公司申請的專利圖像分類模型訓練方法、電子設備和計算機可讀存儲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：CN115205583B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-19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：202210651076.5，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權圖像分類模型訓練方法、電子設備和計算機可讀存儲介質是由黃胡晏;潘華東;殷俊;周明偉;朱書磊設計研發完成，并于2022-06-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本圖像分類模型訓練方法、電子設備和計算機可讀存儲介質在說明書摘要公布了：本申請公開了一種圖像分類模型訓練方法、電子設備和計算機可讀存儲介質，該訓練方法包括：將訓練圖像集和變換圖像集輸入圖像分類模型，得到原始概率矩陣和變換概率矩陣；基于原始概率矩陣和概率閾值，得到每種圖像類型各自對應的分類集合；每個分類集合包括至多第二數值個概率超過概率閾值的訓練圖像，且第二數值與圖像分類模型的訓練次數正相關；基于各個分類集合和變換圖像集，得到目標矩陣；目標矩陣包括每兩個變換圖像是否屬于同一圖像類型的判斷結果；基于目標矩陣和變換概率矩陣，得到損失值，基于損失值調整圖像分類模型的參數并更新當前的訓練次數，直至滿足預設收斂條件。上述方案，能夠降低訓練難度并提高圖像分類的準確率。

本發明授權圖像分類模型訓練方法、電子設備和計算機可讀存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種圖像分類模型訓練方法，其特征在于，所述方法包括： 將訓練圖像集，以及所述訓練圖像集對應的變換圖像集輸入圖像分類模型，得到原始概率矩陣和變換概率矩陣；其中，所述訓練圖像集共包括第一數值個圖像類型，所述原始概率矩陣包括所述訓練圖像集中的每個訓練圖像屬于每種圖像類型的概率，所述變換概率矩陣包括所述變換圖像集中的每個變換圖像屬于每種圖像類型的概率； 基于所述原始概率矩陣和概率閾值，得到每種所述圖像類型各自對應的分類集合；每個所述分類集合包括至多第二數值個概率超過所述概率閾值的訓練圖像，且所述第二數值與所述圖像分類模型的訓練次數正相關； 基于各個所述分類集合和所述變換圖像集，得到目標矩陣；所述目標矩陣包括每兩個所述變換圖像是否屬于同一圖像類型的判斷結果； 基于所述目標矩陣和所述變換概率矩陣，得到損失值，基于所述損失值調整所述圖像分類模型的參數并更新當前的訓練次數，直至滿足預設收斂條件，獲得訓練后的所述圖像分類模型。

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浙江大華技術股份有限公司，其通訊地址為：310051 浙江省杭州市濱江區濱安路1187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”。