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龙图腾网获悉广州视源电子科技股份有限公司;广州视源人工智能创新研究院有限公司申请的专利特征提取模型训练方法、装置、计算机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：CN117197817B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202210593605.0，技术领域涉及：G06V30/19；该发明授权特征提取模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质是由赵佳鹏设计研发完成，并于2022-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本特征提取模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种特征提取模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质，通过获取近似文本单元样本；通过特征提取模型对近似文本单元样本进行特征提取，得到文本单元特征信息；从文本单元特征信息包含的子特征信息中确定区别子特征信息；对区别子特征信息进行加权，得到加权文本单元特征信息；基于加权文本单元特征信息进行文本识别，得到识别结果，根据识别结果对特征提取模型进行训练以得到训练后特征提取模型。该方案通过对文本单元特征信息中的区别子特征信息进行加权，可以更加准确地进行文本识别，使得特征提取模型可以加速学习近似文本单元样本与样本标签之间的映射关系，提高训练后特征提取模型的特征提取能力。

本发明授权特征提取模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种特征提取模型训练方法，其特征在于，包括： 获取包含文本单元的权重标签参考图像和无权重标签样本，所述权重标签参考图像携带有权重标签； 通过特征提取模型对所述无权重标签样本进行特征提取，得到样本特征信息，以及通过所述特征提取模型对所述权重标签参考图像进行特征提取，得到参考特征信息； 根据所述样本特征信息与所述参考特征信息之间的相似度，确定所述无权重标签样本的权重标签； 基于所述无权重标签样本和所述权重标签生成近似文本单元样本，近似文本单元样本为包括文本单元的图像样本； 通过特征提取模型对所述近似文本单元样本进行特征提取，得到文本单元特征信息，所述文本单元特征信息包含至少一个子特征信息，其中，所述近似文本单元样本基于包括的文本单元的结构特征被划分为多个部分，每个部分对应一个子特征信息，不同文本单元具有不同的结构特征； 从所述子特征信息中确定区别子特征信息，所述区别子特征信息为近似文本单元样本的区别部位对应的特征信息，所述区别部位为所述近似文本单元样本包含的文本单元所能区别于其他文本单元的部分； 对所述文本单元特征信息中的区别子特征信息进行加权，得到加权文本单元特征信息，其中，所述区别子特征信息的权重被增加； 基于所述加权文本单元特征信息对所述近似文本单元样本进行文本识别，得到识别结果，并根据所述识别结果对所述特征提取模型进行训练，以得到训练后特征提取模型； 其中，所述从所述子特征信息中确定区别子特征信息，包括： 通过分类网络对每个子特征信息进行文本识别，得到每个子特征信息的识别文本单元，和所述识别文本单元的概率；根据每个子特征信息对应的识别文本单元的概率，从至少一个子特征信息中筛选所述区别子特征信息； 或者，获取所述文本单元样本携带的权重标签；将所述权重标签指示的子特征信息确定所述区别子特征信息。

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