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龙图腾网获悉上海扩博智能技术有限公司申请的专利识别模型的自动迭代训练方法、系统、设备和存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115272896B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210932112.5，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权识别模型的自动迭代训练方法、系统、设备和存储介质是由应俊;潘天一设计研发完成，并于2022-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本识别模型的自动迭代训练方法、系统、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种识别模型的自动迭代训练方法、系统、设备和计算机可读存储介质。通过本公开提出的技术方案，能够通过不同训练轮次间获得的识别结果与校验结果，自动生成识别模型迭代所需的训练数据，并利用这些训练数据进行识别模型的自动更新迭代，以避免识别模型出现老化、无法满足识别需求的情况，同时节省了对于识别模型进行运维升级人力成本，具有可推广价值。

本发明授权识别模型的自动迭代训练方法、系统、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种识别模型的自动迭代训练方法，其特征在于，包括如下步骤： 根据当前训练轮次所需的训练数据，对所述识别模型执行训练操作； 对完成所述当前训练轮次的所述识别模型执行推理操作，以获取包含预标注信息的第一识别结果； 校验所述第一识别结果，以获取包含校验信息的第二识别结果； 比对所述识别模型的前一个训练轮次的所述第一识别结果和当前训练轮次的所述第二识别结果，根据所述第二识别结果与第一识别结果的差异性，生成下一个训练轮次所需的训练数据； 重复上述步骤以实现所述识别模型的自动迭代训练； 其中，所述识别模型用于对包含目标物的待识别图像进行识别以获取所述目标物的识别信息；所述训练数据包含所述待识别图像； 所述对识别模型执行训练操作包括如下步骤： 划分所述待识别图像，以获取对应的前景区域； 对所述前景区域进行第一预设处理，以获取包含所述目标物的最小外接矩形标记区域； 对所述待识别图像进行第二预设处理，以获取包含所述最小外接矩形标记区域的优选训练集； 通过所述优选训练集对所述识别模型进行训练，以生成预训练模型； 对所述预训练模型进行优化处理，以将满足预设评估条件的所述预训练模型作为完成所述当前训练轮次的所述识别模型； 所述对前景区域进行第一预设处理包括如下步骤： 获取所述前景区域中前景物的边缘线，以获取所述前景物于所述待识别图像中的所处角度； 根据所处角度旋转所述前景区域，以使所述前景物相对于所述待识别图像处于垂直方向或水平方向； 于旋转后的所述前景区域中获取包含目标物的外接矩形标记框，以作为所述最小外接矩形标记区域。

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