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龙图腾网获悉深圳开鸿数字产业发展有限公司申请的专利图像校正模型训练方法、图像校正方法、设备及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：CN115908970B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202211387880.3，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权图像校正模型训练方法、图像校正方法、设备及存储介质是由王翱设计研发完成，并于2022-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像校正模型训练方法、图像校正方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种图像校正模型训练方法、图像校正方法、设备及存储介质，该模型训练方法包括：获取原始图像的特征信息并获取原始图像对应的基准图像；将原始图像旋转获得多个旋转图像，获取旋转图像的颠倒信息，将多个旋转图像及其颠倒信息与对应的基准图像构成训练样本；利用训练样本训练用于预测旋转图像的颠倒识别信息的第一预设神经网络，训练完成将旋转图像输入至第二预设神经网络获得第一校正图像，将旋转图像输入至已收敛的第一预设神经网络，获得旋转图像的颠倒识别信息，根据颠倒识别信息与第一校正图像获得第二校正图像，完成对第二预设神经网络的训练，获得图像校正模型。因此，通过对颠倒信息的识别降低了图像校正模型的复杂度。

本发明授权图像校正模型训练方法、图像校正方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像校正模型训练方法，其特征在于，包括： 获取原始图像的特征信息，根据所述原始图像的特征信息获取与所述原始图像对应的基准图像； 将所述原始图像在旋转范围内以随机角度进行旋转获得多个旋转图像，根据所述旋转图像的旋转角度获取所述旋转图像的颠倒信息，包括：获取多个所述旋转图像的旋转角度，将所述旋转图像的旋转角度与颠倒角度范围进行比较；若所述旋转图像的旋转角度在所述颠倒角度范围内，将预设的第一系数作为所述旋转图像的颠倒信息；若所述旋转图像的旋转角度不在所述颠倒角度范围内，将预设的第二系数作为所述旋转图像的颠倒信息，将多个所述旋转图像、所述旋转图像的颠倒信息以及所述旋转图像对应的基准图像构成训练样本； 利用所述训练样本训练第一预设神经网络，所述第一预设神经网络将所述旋转图像与对应的所述基准图像进行特征比对获得所述旋转图像的颠倒识别信息，包括：提取所述旋转图像的多个旋转特征点与所述基准图像的多个基准特征点；获取所述多个旋转特征点的分布与多个所述基准特征点的分布相似性系数，所述相似性系数作为所述旋转图像的颠倒识别信息，计算所述旋转图像的颠倒识别信息与所述旋转图像的颠倒信息的第一损失函数，以确定所述第一预设神经网络是否收敛； 将所述旋转图像输入至第二预设神经网络获得第一校正图像，将所述旋转图像输入至已收敛的所述第一预设神经网络，获得所述旋转图像的颠倒识别信息，根据所述颠倒识别信息与所述第一校正图像获得第二校正图像，计算所述第二校正图像与所述原始图像的第二损失函数； 若所述第二损失函数满足预设收敛条件，停止训练，得到所述图像校正模型。

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