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龙图腾网获悉新疆爱华盈通信息技术有限公司申请的专利图像的人工智能分类方法、系统、电子设备与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：CN114399662B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202210020185.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权图像的人工智能分类方法、系统、电子设备与存储介质是由申啸尘;乔国坤设计研发完成，并于2022-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像的人工智能分类方法、系统、电子设备与存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开一种图像的人工智能分类方法、系统、电子设备与存储介质。图像的人工智能分类方法包括：根据第一组训练图片的父分类类间间距增加的方向对预设分类模型进行训练，获得前序分类模型，其中，父分类类间间距为第一组训练图片中父分类不同的训练图片对应的特征向量之间的距离；根据第二组训练图片的子分类类内间距增加的方向对预设分类模型进行训练，获得图像分类模型，其中，子分类类内间距为第二组训练图片中父分类相同但子分类不同的训练图片对应的特征向量之间的距离；通过图像分类模型对待分类图像进行分类，获得分类结果。本申请有利于提高图像分类的正确性。

本发明授权图像的人工智能分类方法、系统、电子设备与存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像的人工智能分类方法，其特征在于，包括： 根据第一组训练图片的父分类类间间距增加的方向对预设分类模型进行训练，获得前序分类模型，包括：将所述第一组训练图片通过所述预设分类模型的输入层输入至所述预设分类模型的卷积层中并进行卷积处理，分别得到多个第一特征向量，通过所述预设分类模型的父分类层获取所述多个第一特征向量，并根据所述多个第一特征向量计算第一损失函数，以及根据所述第一损失函数对所述预设分类模型的卷积层的参数进行更新，增加第一组训练图片中父分类不同的训练图片对应的第一特征向量之间的距离，减小第一组训练图片中父分类相同的训练图片对应的第一特征向量之间的距离，获得前序分类模型；其中，所述父分类类间间距为所述第一组训练图片中父分类不同的训练图片对应的特征向量之间的距离； 根据第二组训练图片的子分类类内间距增加的方向对所述前序分类模型进行训练，获得图像分类模型，包括：将所述第二组训练图片通过所述前序分类模型的输入层输入至所述前序分类模型的卷积层中进行卷积处理，分别得到多个第二特征向量，再根据所述多个第二特征向量，获取多个子分类聚类中心；通过所述前序分类模型的父分类层获取所述多个第二特征向量，并根据父分类对应的第二特征向量，得到第二损失函数，所述多个子分类层分别获取对应的第二特征向量，并根据子分类对应的第二特征向量，得到第三损失函数，所述多个子分类层分别获取对应的第二特征向量，计算多个子分类聚类中心，并根据所述子分类聚类中心，得到第四损失函数，以及根据目标损失函数减小的方向，对所述预设分类模型的参数进行更新，获得图像分类模型；其中，所述目标损失函数分别与所述第二损失函数、所述第三损失函数和所述第四损失函数正相关，所述类内为所述父分类的类内，所述子分类类内间距为第二组训练图片中父分类相同但子分类不同的训练图片对应的特征向量之间的距离； 通过所述图像分类模型对待分类图像进行分类，获得分类结果。

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