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龙图腾网获悉黑龙江惠达科技发展有限公司申请的专利训练图像识别模型的方法、图像识别方法、装置和农机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：CN114758190B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202210366840.4，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权训练图像识别模型的方法、图像识别方法、装置和农机是由常志中;汪国会;王香珊设计研发完成，并于2022-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本训练图像识别模型的方法、图像识别方法、装置和农机在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了训练图像识别模型的方法、图像识别方法、装置和农机，涉及人工智能领域，具体涉及图像识别领域，该方法包括：获取地块的N张图像，N＞1，且为正整数；将所述N张图像输入到第一神经网络，得到第一输入序列；将所述第一输入序列输入到转换器transformer模型，得到所述transformer模型的预测数据，其中所述transformer模型包括M个transformer层，M≥1，且为正整数；根据所述预测数据调整所述图像识别模型的模型参数，得到所述图像识别模型。本申请实施例的将多张图像同时进行训练，并利用自注意力机制关联该多张图像，提高了训练效率和图像识别准确率。

本发明授权训练图像识别模型的方法、图像识别方法、装置和农机在权利要求书中公布了：1.一种训练图像识别模型的方法，其特征在于，所述方法包括： 获取第一地块的N张图像，N＞1，且为正整数，所述N张图像用于构建所述第一地块的整体图像，所述N张图像的每一张图像对应所述第一地块的一部分； 将所述N张图像输入到第一神经网络，得到第一输入序列； 将所述第一输入序列输入到转换器模型，得到所述转换器模型的预测数据，其中所述转换器模型包括M个转换器层，M≥1，且为正整数； 根据所述预测数据调整所述图像识别模型的模型参数，得到所述图像识别模型； 其中，所述转换器模型包括第一模块、第二模块、第三模块和第四模块，所述第一模块包括M1个转换器层，所述第二模块包括M2个转换器层，所述第三模块包括M3个转换器层，所述第四模块包括M4个转换器层，其中，M1+M2+M3+M4=M，M1≥1，且为正整数，M2≥1，且为正整数，M3≥1，且为正整数，M4≥1，且为正整数，M≥4，且为正整数； 所述第一模块中的每一个转换器层包括K1个自注意力头，所述第二模块中的每一个转换器层包括K2个自注意力头，所述第三模块中的每一个转换器层包括K3个自注意力头，所述第四模块中的每一个转换器层包括K4个自注意力头，其中，K1≥1，且为正整数，K2≥1，且为正整数，K3≥1，且为正整数，K4≥1，且为正整数，且K1＜K2＜K3＜K4； 所述第一模块和所述第二模块之间包括第一过渡层，所述第二模块和所述第三模块之间包括第二过渡层，所述第三模块和所述第四模块之间包括第三过渡层，其中，所述第一过渡层用于提升所述第一模块的输出序列的维度，所述第二过渡层用于提升所述第二模块的输出序列的维度，所述第三过渡层用于提升所述第三模块的输出序列的维度。

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