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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种车辆图像检索模型的训练方法、装置、设备及介质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：CN116798010B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202310863394.2，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种车辆图像检索模型的训练方法、装置、设备及介质是由陈思宝;张明周;芮箕祥;罗斌设计研发完成，并于2023-07-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种车辆图像检索模型的训练方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种车辆图像检索模型的训练方法、装置、设备及介质，所述训练方法包括获取车辆的图像数据集；对所述图像数据集进行归一化处理，以生成训练数据集；基于局部注意力机制构建初始车辆图像检索模型，并配置所述初始车辆图像检索模型的优化器和损失函数；将所述训练数据集作为所述初始车辆图像检索模型的输入变量，对所述初始车辆图像检索模型进行训练和优化，获取目标车辆图像检索模型。本发明可满足大规模车辆图像的数据检索，且可保证较高的检索效率。

本发明授权一种车辆图像检索模型的训练方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种车辆图像检索模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取车辆的图像数据集； 对所述图像数据集进行归一化处理，以生成训练数据集； 基于局部注意力机制构建初始车辆图像检索模型，并配置所述初始车辆图像检索模型的优化器和损失函数；以及将所述训练数据集作为所述初始车辆图像检索模型的输入变量，对所述初始车辆图像检索模型进行训练和优化，获取目标车辆图像检索模型； 其中，所述配置所述初始车辆图像检索模型的优化器和损失函数的步骤，包括： 设置所述初始车辆图像检索模型的优化器为随机梯度下降优化器；以及根据交叉熵分类损失函数计算所述初始车辆图像检索模型的损失函数； 所述初始车辆图像检索模型的损失函数Lossfinal可满足以下公式： 其中，k表示局部特征向量，JVI表示全局特征向量，表示基于局部特征向量和全局特征向量所生成的局部特征权重系数，MR表示一种局部区域池化后的特征向量，Ω表示所有的多尺度采样后的全部局部区域，R表示所述全部局部区域中的某一个区域； 所述将所述训练数据集作为所述初始车辆图像检索模型的输入变量，对所述初始车辆图像检索模型进行训练和优化的步骤，包括： 对所述训练数据集进行特征提取处理，以生成每个局部图像的局部特征向量； 对所述局部特征向量进行哈希化处理，以生成各个所述局部图像的哈希码；以及基于各个所述局部图像的哈希码，生成整体图像的哈希码。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人安徽大学，其通讯地址为：230601 安徽省合肥市经开区九龙路111号(安徽大学磬苑校区)；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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