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龙图腾网获悉中国人民财产保险股份有限公司申请的专利图像识别模型的训练方法、图像识别方法及相关设备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：CN116958787B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202311041565.X，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权图像识别模型的训练方法、图像识别方法及相关设备是由苑海川;杨亚刚;谭建斌;刘璐;张钦格设计研发完成，并于2023-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像识别模型的训练方法、图像识别方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请公开一种图像识别模型的训练方法、图像识别方法及相关设备，属于图像识别技术领域。该方法包括：获取图像数据样本集，使用图像数据样本集对对比学习模型进行迭代训练，得到图像识别模型；对图像数据样本集中图像数据样本进行数据增强处理，得到正样本图像；确定图像数据样本对应的样本特征向量与正样本图像对应的正样本特征向量之间的第一距离，以及与负样本图像对应的负样本特征向量之间的第二距离；根据第一距离和第二距离，确定对比学习模型的损失函数。这样，在保证图像识别精度的前提下，仅采用少量的标注样本进行模型训练，避免人工标注数据准确度不高的问题，提高模型的训练效果。

本发明授权图像识别模型的训练方法、图像识别方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种图像识别模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取图像数据样本集，所述图像数据样本集包括多个数据源的图像数据样本；所述多个数据源的图像数据样本包括：预设数据库中包含受损车辆的第一图像数据样本、目标网站内包含路况信息的第二图像数据样本、所述目标网站内包含场景信息的第三图像数据样本； 使用所述图像数据样本集对对比学习模型进行迭代训练，在每次迭代训练过程中，对所述图像数据样本集中的图像数据样本进行数据增强处理，得到正样本图像；确定所述图像数据样本对应的样本特征向量与所述正样本图像对应的正样本特征向量之间的第一距离，以及确定所述样本特征向量与负样本图像对应的负样本特征向量之间的第二距离；所述负样本图像为所述图像数据样本集中除所述图像数据样本之外的其他图像数据样本所表征的图像； 根据所述第一距离和第二距离，构建所述对比学习模型的损失函数； 根据所述图像数据样本对应的样本特征向量、以及所述对比学习模型的损失函数调整所述对比学习模型的第一模型参数，直至满足设定收敛条件，基于训练完成的对比学习模型确定图像识别模型。

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