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龙图腾网获悉夯时科技(北京)有限公司申请的专利一种图像处理算法的计算资源优化处理方法和系统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：CN119625490B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202411688255.1，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种图像处理算法的计算资源优化处理方法和系统是由王络涵;赫伟翔;吴岳涵设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像处理算法的计算资源优化处理方法和系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种图像处理算法的计算资源优化处理方法和系统，该方法包括：将训练数据分为第一部分和第二部分；使用第一部分中的所有组的训练数据进行有监督的机器学习训练得到第一机器学习模型；将第一部分中的每一组中的图片拆分为多块，将每一块均输入到第一机器学习模型中，得到输出的标签；生成一组第二训练数据；将第二部分的所有组的训练数据均输入到第二机器学习模型中，得到第二部分中的每组的图片和该图片对应的块，生成第三训练数据；使用第三训练数据对第一机器学习模型进行增量训练。通过本申请解决了机器学习模型的精确度降低较多的问题，从而在提高机器学习模型训练效率的同时保证了一定程度的机器学习模型的精确度。

本发明授权一种图像处理算法的计算资源优化处理方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种图像处理算法的计算资源优化处理方法，其特征在于，包括： 获取多组训练数据，并将所述训练数据分为第一部分和第二部分，其中，所述第一部分和所述第二部分中均包括至少两组训练数据；每一组训练数据中均包括一张图片和用于指示所述图片中存在的实体物名称的标签，所述多组训练数据用于进行有监督的机器学习模型的训练； 使用所述第一部分中的所有组的训练数据进行有监督的机器学习训练得到第一机器学习模型； 将所述第一部分中的每一组中的图片拆分为多块，将每一块均输入到所述第一机器学习模型中，得到输出的标签； 如果一个块在所述第一机器学习模型中输出的标签与该块对应的标签相同，则生成一组第二训练数据，其中，所述第二训练数据包括图片和该图片中的一块或者两块，该图片中的一块或者两块在所述第一机器学习模型中输出的标签与该图片对应的标签相同； 使用所述第二训练数据进行训练得到第二机器学习模型，将所述第二部分的所有组的训练数据均输入到所述第二机器学习模型中，得到所述第二部分中的每组的图片和该图片对应的块；将所述第二部分中的每张图片对应的块与该块对应的标签建立联系，生成第三训练数据； 使用所述第三训练数据对所述第一机器学习模型进行增量训练。

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