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龙图腾网获悉瑞芯微电子股份有限公司申请的专利监控产品测试的方法和装置、电子设备和存储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：CN115797722B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202211491207.4，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权监控产品测试的方法和装置、电子设备和存储介质是由陈时钦设计研发完成，并于2022-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本监控产品测试的方法和装置、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了监控产品测试的方法和装置、电子设备和存储介质。该方法包括：通过摄像头采集产品的测试结果图片以及测试环境图片；将所述测试结果图片以及测试环境图片输入训练后的神经网络模型中，输出与所述产品相对应的测试情况；以及若所述测试情况为异常，则根据所述测试情况将异常的测试结果信息上传至用户端。本发明充分考虑了测试时的环境因素，避免由于外部环境因素导致测试失败的问题，提高了测试监控的可靠性，使用神经网络模型进行监测，节省了人工监控的人力和时间，且异常情况自动上传至用户端，以便测试人员或研发人员了解测试情况，及时对异常情况进行分析处理，从而提高了测试效率，加快了产品研发进程。

本发明授权监控产品测试的方法和装置、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种监控产品测试的方法，其特征在于，包括： 采集产品的训练图片，所述训练图片包括训练集和测试集，所述训练集包括测试结果训练图片和与所述测试结果训练图片相对应的测试环境训练图片； 将所述训练集输入到预设神经网络模型进行训练以得到训练后的神经网络模型； 通过摄像头采集产品的测试结果图片以及测试环境图片； 将所述测试结果图片以及所述测试环境图片输入到训练后的神经网络模型中，以输出与所述产品相对应的测试情况；以及若所述测试情况为异常，则根据所述测试情况将异常的测试结果信息上传至用户端，其中将所述训练集输入到预设神经网络模型进行训练以得到训练后的神经网络模型包括：将所述测试结果训练图片与其对应的所述测试环境训练图片进行拼接，得到拼接训练图片；将所述拼接训练图片输入到预设神经网络模型进行训练，得到初始神经网络模型； 将所述测试集输入到所述初始神经网络模型，以输出与所述测试集相对应的结果；若所述结果符合预设要求，则将所述初始神经网络模型确定为训练后的神经网络模型；以及若所述结果不符合预设要求，则根据所述初始神经网络模型返回执行将所述拼接训练图片输入到预设神经网络模型进行训练的步骤。

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