北京智芯微电子科技有限公司;国网信息通信产业集团有限公司;国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心);国家电网有限公司聂玉虎获国家专利权
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龙图腾网获悉北京智芯微电子科技有限公司;国网信息通信产业集团有限公司;国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心);国家电网有限公司申请的专利神经网络分类器的建立方法、装置及图像分类方法、装置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：CN114494769B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202210002172.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权神经网络分类器的建立方法、装置及图像分类方法、装置是由聂玉虎;刘加国;张永波;崔文朋;刘浩;池颖英;刘瑞;郑哲;李滕浩;徐鲲鹏;曹波;杨剑;荆臻设计研发完成，并于2022-01-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本神经网络分类器的建立方法、装置及图像分类方法、装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种神经网络分类器的建立方法、装置及图像分类方法、装置，建立方法包括：获取训练图像集，其中，训练图像集中的训练图像包括目标图像和背景图像两种类型；将训练图像集中的训练图像输入至神经网络分类器，获取每一训练图像的特征向量；根据特征向量及其对应训练图像所属类型构建损失函数；基于损失函数对神经网络分类器进行训练，得到训练好的神经网络分类器。该建立方法在建立神经网络分类器时，根据训练图像所属类型构建损失函数，并利用损失函数对神经网络分类器进行训练，可加快神经网络分类器的收敛速度，以获取对含有背景图像的图片集进行快速分类的神经网络分类器。
本发明授权神经网络分类器的建立方法、装置及图像分类方法、装置在权利要求书中公布了：1.一种神经网络分类器的建立方法，其特征在于，包括： 获取训练图像集，其中，所述训练图像集中的训练图像包括目标图像和背景图像两种类型； 将所述训练图像集中的训练图像输入至神经网络分类器，获取每一训练图像的特征向量； 根据所述特征向量及其对应训练图像所属类型构建损失函数； 基于所述损失函数对所述神经网络分类器进行训练，得到训练好的神经网络分类器； 所述损失函数的表达式为： LOSSi＝1-Lixi-12-Vthrhd2+Lixi-12， 其中，Li为训练图像第i维的独热码标签的取值，xi为训练图像的特征向量在第i维的值，当所述特征向量对应的训练图像为背景图像时，如果xi-12小于预设阈值Vthrhd，则第i维的损失为xi-12-Vthrhd2，否则第i维的损失为0；当所述特征向量对应的训练图像为目标图像时，第i维的损失为xi-12。
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