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龙图腾网获悉京东安联财产保险有限公司申请的专利碎屏检测及用于碎屏检测的卷积神经网络的训练方法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：CN112287734B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202010092765.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权碎屏检测及用于碎屏检测的卷积神经网络的训练方法是由王亚昆;孙玉权;刘艺飞;杨伟设计研发完成，并于2020-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本碎屏检测及用于碎屏检测的卷积神经网络的训练方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种碎屏检测及用于碎屏检测的卷积神经网络的训练方法。该用于碎屏检测的卷积神经网络的训练方法包括：获取包含电子设备屏幕的多个样本图像；以及根据多个样本图像，对预先建立的卷积神经网络进行训练，以优化卷积神经网络包括的每一个卷积层中的卷积核及每一个第一子模型中的通道权重；其中，卷积神经网络包括的多个卷积层分别与多个第一子模型对应；其中，对于每一个样本图像，每一个卷积层用于对样本图像中的屏幕部分进行特征提取，生成多通道特征图；卷积层对应的第一子模型用于将多通道特征图分别乘以对应的通道权重，生成新的多通道特征图，并将新的多通道特征图输入下一个卷积层中进行特征提取。

本发明授权碎屏检测及用于碎屏检测的卷积神经网络的训练方法在权利要求书中公布了：1.一种用于碎屏检测的卷积神经网络的训练方法，其特征在于，包括： 获取包含电子设备屏幕的多个样本图像；以及 根据所述多个样本图像，对预先建立的卷积神经网络进行训练，以优化所述卷积神经网络包括的每一个卷积层中的卷积核及每一个第一子模型中的通道权重；其中，所述卷积神经网络包括的多个卷积层分别与多个第一子模型对应； 其中，对于每一个样本图像，每一个卷积层用于对所述样本图像中的屏幕部分进行特征提取，生成多通道特征图；所述卷积层对应的第一子模型用于将所述多通道特征图分别乘以对应的通道权重，生成新的多通道特征图，并将所述新的多通道特征图输入下一个卷积层中进行特征提取； 其中，所述卷积神经网络还包括：第二子模型及全连接层；所述第二子模型用于对最后一个卷积层对应的第一子模型生成的多通道特征图进行变形处理，生成特征向量；根据所述特征向量，确定所述全连接层的权重矩阵；对于每一个样本图像，所述第二子模型用于对最后一个卷积层对应的第一子模型生成的多通道特征图分别进行变形处理，对应生成多个第一列向量；确定所述多个第一列向量对应的特征矩阵的转置矩阵与所述特征矩阵的乘积矩阵；及对所述乘积矩阵进行变形处理，生成第二列向量。

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