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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語義識別模型的訓練方法、語義識別方法及相關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：CN114005113B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-12-23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：202111144232.0，技術領域涉及：G06V20/70；該發明授權語義識別模型的訓練方法、語義識別方法及相關裝置是由陳一彬;馬子昂;汪鵬飛;殷俊設計研發完成，并于2021-09-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本語義識別模型的訓練方法、語義識別方法及相關裝置在說明書摘要公布了：本發明提供一種語義識別模型的訓練方法、語義識別方法及相關裝置，語義識別模型的訓練方法包括：獲取第一圖像、第二圖像、第一圖像對應的第一標注圖、第二圖像對應的第二標注圖；其中，第一標注圖標注有第一圖像相對于第二圖像的第一變化區域以及第一變化區域對應的第一語義屬性，第二標注圖標注有第二圖像相對于第一圖像的第二變化區域以及第二變化區域對應的第二語義屬性；將第一圖像和第二圖像疊加，得到組合圖像；利用組合圖像、第一標注圖以及第二標注圖對初始模型進行訓練，得到語義識別模型。僅標注有變化的區域以及屬性，降低了人工干預，并且降低耗時。并且能夠充分利用多通道優勢，使得訓練得到的語義識別模型性能好，識別結果精確。

本發明授權語義識別模型的訓練方法、語義識別方法及相關裝置在權利要求書中公布了：1.一種語義識別模型的訓練方法，其特征在于，包括： 獲取第一圖像、第二圖像、所述第一圖像對應的第一標注圖、所述第二圖像對應的第二標注圖；其中，所述第一標注圖標注有所述第一圖像相對于所述第二圖像的第一變化區域以及所述第一變化區域對應的第一語義屬性，所述第二標注圖標注有所述第二圖像相對于所述第一圖像的第二變化區域以及所述第二變化區域對應的第二語義屬性；其中，所述第一圖像和所述第二圖像的數量為一張或多張；所述第一圖像和所述第二圖像均為多張時，多張所述第一圖像和多張所述第二圖像一一對應； 將所述第一圖像和所述第二圖像疊加，得到組合圖像； 利用所述組合圖像、所述第一標注圖以及所述第二標注圖對初始模型進行訓練，得到所述語義識別模型； 其中，所述利用所述組合圖像、所述第一標注圖以及所述第二標注圖對初始模型進行訓練，得到所述語義識別模型的步驟，包括： 對所述組合圖像、所述第一標注圖以及所述第二標注圖進行下采樣處理，得到第一特征圖； 對所述第一特征圖進行上采樣處理，得到第二特征圖； 將所述第一特征圖以及所述第二特征圖進行拼接，以得到特征圖； 利用基于交并比的語義分割損失函數基于所述特征圖得到所述語義識別模型。

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”。

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