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龙图腾网获悉浙江大华技术股份有限公司申请的专利图像的分类方法、装置、存储介质及电子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：CN114219972B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202111529057.7，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权图像的分类方法、装置、存储介质及电子装置是由郭思郁;王宁波;李亚鹏;朱树磊;殷俊设计研发完成，并于2021-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像的分类方法、装置、存储介质及电子装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种图像的分类方法、装置、存储介质及电子装置，其中，该方法包括：对待分类的多个图像进行多轮分类操作，其中，第i轮分类操作包括：获取第i‑1轮分类操作中的图像分类模型输出的低置信图像集合；将所述低置信图像集合输入所述第i轮分类操作中的图像分类模型，得到所述第i轮分类操作中输出的高置信图像集合。通过本发明，解决了现有技术中图像的类型标注效率较低的问题，进而达到了自动对图像类型进行标注的效果。

本发明授权图像的分类方法、装置、存储介质及电子装置在权利要求书中公布了：1.一种图像的分类方法，其特征在于，包括： 对待分类的多个图像进行多轮分类操作，其中，第i轮分类操作包括： 获取第i-1轮分类操作中的图像分类模型输出的低置信图像集合，其中，所述低置信图像集合中包括所述第i-1轮分类操作中确定的第一置信度小于或等于预设值的图像，所述第一置信度是利用所述第i-1轮分类操作中的图像分类模型对对应的图像进行处理得到的，i大于或等于2； 获取第i-1轮分类操作中输出的低置信图像集合和高置信图像集合，其中，所述高置信图像集合中包括所述第i-1轮分类操作中确定的所述第一置信度大于所述预设值的图像； 使用所述第i-1轮分类操作中输出的低置信图像集合对特征网络进行训练，得到所述第i轮分类操作中的特征网络； 使用所述第i-1轮分类操作中输出的高置信图像集合对分类网络进行训练，得到所述第i轮分类操作中的分类网络； 将所述第i轮分类操作中的特征网络和所述第i轮分类操作中的分类网络确定为所述第i轮分类操作中的图像分类模型； 将所述低置信图像集合输入所述第i轮分类操作中的图像分类模型，得到所述第i轮分类操作中输出的高置信图像集合，其中，所述高置信图像集合中包括所述第i轮分类操作中确定的第二置信度大于预设值的图像，所述第二置信度是利用所述第i轮分类操作中的图像分类模型对对应的图像进行处理得到的。

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