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龙图腾网获悉珠海中科慧智科技有限公司申请的专利人工智能模型训练和图像前景降噪方法、装置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：CN118195942B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202410328429.7，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权人工智能模型训练和图像前景降噪方法、装置和存储介质是由丘淼林;尤学强;唐惠琼;郑建超;张小刚;汪鱼洋;王刚;蒋飞设计研发完成，并于2024-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本人工智能模型训练和图像前景降噪方法、装置和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种人工智能模型训练和图像前景降噪方法、计算机装置和存储介质，本发明能够训练得到图像分割模型和图像降噪模型，图像分割模型和图像降噪模型联合起来具有对图像数据进行前景背景分割、前景降噪的性能，能够对图像的前景部分进行降噪，而对背景部分则可以不进行降噪处理，可以在保持良好的降噪效果的同时，减少降噪所需的数据处理量，另一方面，通过使用图像分割模型和图像降噪模型，能够减少使用人工操作，提高处理效率和精度；本发明能够使用训练好的图像分割模型和图像降噪模型自动对待处理图像数据进行降噪，具有良好的处理效率和精度，能够保留待处理图像数据的细节和连续性。本发明本发明广泛应用于图像处理技术领域。

本发明授权人工智能模型训练和图像前景降噪方法、装置和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种人工智能模型训练方法，其特征在于，所述人工智能模型训练方法包括： 获取训练数据集；所述训练数据集包括训练图像数据和标签数据； 获取图像分割模型；所述图像分割模型用于将接收到的图像数据分割成前景数据和背景数据； 获取图像降噪模型；所述图像降噪模型用于从所述图像分割模型获取所述前景数据，对所述前景数据进行降噪处理；所述图像降噪模型用于：对所述图像分割模型输出的所述前景数据，依次进行卷积处理、多次第三处理过程和卷积处理，获得残差图像；其中，所述第三处理过程包括连续的卷积处理和批归一化处理；使用差影法对所述前景数据和所述残差图像进行像素相减运算，获得所述图像降噪模型的输出结果； 将所述训练图像数据输入至所述图像分割模型，由所述图像分割模型和所述图像降噪模型依次进行处理； 获取所述图像降噪模型的输出结果； 根据所述输出结果和相应的所述标签数据确定损失函数值； 根据所述损失函数值，对所述图像降噪模型和或所述图像分割模型的模型参数进行反向传播更新； 所述根据所述损失函数值，对所述图像降噪模型和或所述图像分割模型的模型参数进行反向传播更新，包括： 当所述损失函数值大于或者等于损失函数阈值，获取所述图像降噪模型和所述图像分割模型之前的模型参数更新幅度； 当所述图像降噪模型的模型参数更新幅度和所述图像分割模型的模型参数更新幅度均大于或者等于幅度阈值，根据所述损失函数值，对所述图像降噪模型和所述图像分割模型的模型参数进行反向传播更新； 当所述图像降噪模型的模型参数更新幅度和所述图像分割模型的模型参数更新幅度中的至少一个小于幅度阈值，根据所述损失函数值，对所述图像降噪模型和所述图像分割模型中，对应较大模型参数更新幅度的模型中的模型参数进行反向传播更新； 当所述损失函数值小于损失函数阈值，停止对所述图像降噪模型和所述图像分割模型的模型参数进行反向传播更新。

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