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龍圖騰網獲悉騰訊科技(深圳)有限公司申請的專利模型優化方法及裝置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：CN117115489B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202210526858.6，技術領域涉及：G06V10/762；該發明授權模型優化方法及裝置是由方楊設計研發完成，并于2022-05-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本模型優化方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請公開一種模型優化方法及裝置，相關實施例可應用于人工智能領域。方法包括：通過訓練后的全局特征提取模型，當K個目標聚類中心中第t個目標聚類中心的影響權重為零，提取優化樣本集中各個優化視頻幀的全局特征，基于全局特征，從多個候選視頻幀中召回與各個優化視頻幀相似的相似視頻幀，并將其添加至第t個相似視頻幀組；對第t個相似視頻幀組進行評測得到評測值，直至得到K個相似視頻幀組的評測值；基于K個評測值從K個目標聚類中心中確定Z個目標聚類中心；將訓練后的全局特征提取模型中Z個目標聚類中心的影響權重優化為零，得到優化后的全局特征提取模型，可提升模型性能及提取的全局特征的準確性。

本發明授權模型優化方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種模型優化方法，其特征在于，包括： 針對優化樣本集中的任一優化視頻幀，通過訓練后的全局特征提取模型將所述任一優化視頻幀的多個局部特征向K個目標聚類中心進行聚類，得到所述任一優化視頻幀的K個初級全局特征；所述K個目標聚類中心中各個目標聚類中心的影響權重相同；K為正整數； 遍歷所述K個目標聚類中心，將所述K個目標聚類中心中當前遍歷的第t個目標聚類中心的影響權重確定為零，得到所述K個目標聚類中心更新后的影響權重，并基于所述K個目標聚類中心更新后的影響權重對所述任一優化視頻幀的K個初級全局特征進行轉換處理，得到所述任一優化視頻幀的全局特征；直至得到所述優化樣本集中各個優化視頻幀的全局特征；t為小于為或等于K的正整數； 基于所述各個優化視頻幀的全局特征，從數據庫中的多個候選視頻幀中召回與所述各個優化視頻幀相似的相似視頻幀，并將各個相似視頻幀添加至第t個相似視頻幀組中； 采用預設評測規則對所述第t個相似視頻幀組進行評測，得到所述第t個相似視頻幀組的評測值，直至得到K個相似視頻幀組的評測值；所述第t個相似視頻幀組的評測值用于表征在所述第t個目標聚類中心的影響權重為零的情況下，所述訓練后的全局特征提取模型的性能，所述K個相似視頻幀組與所述K個目標聚類中心一一對應； 將K個評測值進行比較，從所述K個評測值中確定出Z個評測值，并確定所述Z個評測值對應的目標聚類中心；Z為小于K的自然數； 將所述訓練后的全局特征提取模型對應的Z個目標聚類中心的影響權重優化為零，得到優化后的全局特征提取模型。

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