青岛海尔智能技术研发有限公司;海尔智家股份有限公司吴贵英获国家专利权
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龙图腾网获悉青岛海尔智能技术研发有限公司;海尔智家股份有限公司申请的专利用于训练深度学习网络模型的方法、用于识别物品类别的方法、装置、电子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：CN112949351B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：201911255846.9，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权用于训练深度学习网络模型的方法、用于识别物品类别的方法、装置、电子设备是由吴贵英;姜大鹏;苏明月设计研发完成，并于2019-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于训练深度学习网络模型的方法、用于识别物品类别的方法、装置、电子设备在说明书摘要公布了：本申请涉及图像识别技术领域，公开一种用于训练深度学习网络模型的方法，包括：建立初始网络模型；利用预设物品图片数据集对所述初始网络模型进行多次迁移训练获得预设深度学习网络模型。利用预设深度学习网络模型对待识别物品图片中的物品的物品类别进行识别，由于预设深度学习网络模型是利用预设物品图片数据集对初始网络模型进行多次迁移训练获得的，预设深度学习网络模型的精度更高，分类准确性也更好。本申请还公开一种用于识别物品类别的方法及装置、电子设备。
本发明授权用于训练深度学习网络模型的方法、用于识别物品类别的方法、装置、电子设备在权利要求书中公布了：1.一种用于训练深度学习网络模型的方法，其特征在于，包括： 建立初始网络模型； 将预设物品图片数据集按照与待识别物品图片的相似度划分为多个预设物品图片子数据集； 利用多个所述预设物品图片子数据集，按照预设迁移训练策略对所述初始网络模型进行训练； 将经过训练的初始网络模型作为预设深度学习网络模型； 其中，所述预设物品图片数据集中相似度小于预设相似度的物品图片为第一物品图片子数据集，所述预设物品图片数据集中相似度大于或等于所述预设相似度的物品图片为第二物品图片子数据集； 所述利用多个所述预设物品图片子数据集，按照预设迁移训练策略对所述初始网络模型进行训练，包括：利用所述第一物品图片子数据集对所述初始网络模型进行初始训练并获得初始分类模型；利用所述第二物品图片子数据集对所述初始分类模型进行二次训练并获得深度学习分类模型；根据所述第一物品图片子数据集的第一数据和所述第二物品图片子数据集的第二数据的联合分布距离获得损失函数；利用获得的损失函数对所述深度学习分类模型进行优化训练。
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青岛海尔智能技术研发有限公司;海尔智家股份有限公司，其通讯地址为：266101 山东省青岛市崂山区海尔路1号；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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