北京百度网讯科技有限公司周锦获国家专利权
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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利干扰对象处理模型的训练与干扰对象的处理方法、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：CN116844169B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202310699541.7，技术领域涉及：G06V30/148；该发明授权干扰对象处理模型的训练与干扰对象的处理方法、装置是由周锦;苏崔聪;向宇波;刘明浩设计研发完成，并于2023-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本干扰对象处理模型的训练与干扰对象的处理方法、装置在说明书摘要公布了：本公开提供一种干扰对象处理模型的训练与干扰对象的处理方法、装置，涉及深度学习、大数据、云服务、自然语言处理等人工智能技术领域。其中，干扰对象处理模型的训练方法包括：获取训练数据；构建包含编码器、第一解码器与第二解码器的神经网络模型；将样本图像输入到神经网络模型，干扰对象背景预测图像与干扰对象掩码预测图像；根据样本图像、干扰对象背景预测图像、干扰对象掩码预测图像与真值图像组，得到干扰对象处理模型。干扰对象的处理方法包括：获取待处理图像；将待处理图像输入到干扰对象处理模型，得到干扰对象背景预测图像与干扰对象掩码预测图像；根据待处理图像、干扰对象背景预测图像与干扰对象掩码预测图像得到目标图像。
本发明授权干扰对象处理模型的训练与干扰对象的处理方法、装置在权利要求书中公布了：1.一种干扰对象处理模型的训练方法，包括： 获取训练数据，所述训练数据包含样本图像与所述样本图像的真值图像组，所述真值图像组包含干扰对象掩码真值图像与样本真值图像； 构建包含编码器、第一解码器与第二解码器的神经网络模型，所述编码器用于根据样本图像得到图像特征，所述第一解码器用于根据所述图像特征生成干扰对象背景预测图像，所述第二解码器用于根据所述图像特征生成干扰对象掩码预测图像； 将所述样本图像输入到所述神经网络模型，得到所述神经网络模型输出的干扰对象背景预测图像与干扰对象掩码预测图像； 根据所述样本图像、所述干扰对象背景预测图像、所述干扰对象掩码预测图像与所述真值图像组，对所述神经网络模型的参数进行调整，得到干扰对象处理模型。
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