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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语义识别模型的训练方法、语义识别方法及相关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：CN114005113B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202111144232.0，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权语义识别模型的训练方法、语义识别方法及相关装置是由陈一彬;马子昂;汪鹏飞;殷俊设计研发完成，并于2021-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本语义识别模型的训练方法、语义识别方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种语义识别模型的训练方法、语义识别方法及相关装置，语义识别模型的训练方法包括：获取第一图像、第二图像、第一图像对应的第一标注图、第二图像对应的第二标注图；其中，第一标注图标注有第一图像相对于第二图像的第一变化区域以及第一变化区域对应的第一语义属性，第二标注图标注有第二图像相对于第一图像的第二变化区域以及第二变化区域对应的第二语义属性；将第一图像和第二图像叠加，得到组合图像；利用组合图像、第一标注图以及第二标注图对初始模型进行训练，得到语义识别模型。仅标注有变化的区域以及属性，降低了人工干预，并且降低耗时。并且能够充分利用多通道优势，使得训练得到的语义识别模型性能好，识别结果精确。

本发明授权语义识别模型的训练方法、语义识别方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种语义识别模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取第一图像、第二图像、所述第一图像对应的第一标注图、所述第二图像对应的第二标注图；其中，所述第一标注图标注有所述第一图像相对于所述第二图像的第一变化区域以及所述第一变化区域对应的第一语义属性，所述第二标注图标注有所述第二图像相对于所述第一图像的第二变化区域以及所述第二变化区域对应的第二语义属性；其中，所述第一图像和所述第二图像的数量为一张或多张；所述第一图像和所述第二图像均为多张时，多张所述第一图像和多张所述第二图像一一对应； 将所述第一图像和所述第二图像叠加，得到组合图像； 利用所述组合图像、所述第一标注图以及所述第二标注图对初始模型进行训练，得到所述语义识别模型； 其中，所述利用所述组合图像、所述第一标注图以及所述第二标注图对初始模型进行训练，得到所述语义识别模型的步骤，包括： 对所述组合图像、所述第一标注图以及所述第二标注图进行下采样处理，得到第一特征图； 对所述第一特征图进行上采样处理，得到第二特征图； 将所述第一特征图以及所述第二特征图进行拼接，以得到特征图； 利用基于交并比的语义分割损失函数基于所述特征图得到所述语义识别模型。

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