买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉武汉大势智慧科技有限公司申请的专利矢量影像对齐模型的训练方法、装置及电子设备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：CN118097428B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202410350994.3，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权矢量影像对齐模型的训练方法、装置及电子设备是由李小凯;刘文轩;黄代龙设计研发完成，并于2024-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本矢量影像对齐模型的训练方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种矢量影像对齐模型的训练方法、装置及电子设备，所述方法包括：获取初始样本数据，所述初始样本数据中包括影像数据以及与所述影像数据具有第一套合关系的初始矢量数据；对所述初始样本数据进行偏移，得到目标样本数据，所述目标样本数据中包括所述影像数据以及与所述影像数据具有第二套合关系的偏移矢量数据，所述第二套合关系的对齐程度低于所述第一套合关系的对齐程度；将所述目标样本数据输入至初始训练模型中进行迭代训练，得到目标训练模型。可以提高得到的目标训练模型预测的准确性以及可靠性，从而可以基于该目标训练模型预测影像数据和矢量数据之间的偏移量。

本发明授权矢量影像对齐模型的训练方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种矢量影像对齐模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取初始样本数据，所述初始样本数据中包括影像数据以及与所述影像数据具有第一套合关系的初始矢量数据，所述初始样本数据中包括多个建筑物影像数据以及与各建筑物的影像数据具有第一套合关系的初始矢量数据； 对所述初始样本数据进行偏移，得到目标样本数据，所述目标样本数据中包括所述影像数据以及与所述影像数据具有第二套合关系的偏移矢量数据，所述第二套合关系的对齐程度低于所述第一套合关系的对齐程度； 将所述目标样本数据输入至初始训练模型中进行迭代训练，得到目标训练模型，所述目标训练模型用于预测影像数据与矢量数据之间的偏移量； 所述对所述初始样本数据进行偏移之前，包括： 对所述初始样本数据进行切片处理，得到多个切片样本数据； 对各所述切片样本数据中的初始矢量数据进行二值化处理，得到初始二值矢量数据； 所述将所述目标样本数据输入至初始训练模型中进行迭代训练，得到目标训练模型，包括： 将所述目标样本数据输入至所述初始训练模型中，由所述初始训练模型中的多尺度卷积模块以及掩膜注意力机制模块进行特征提取以及目标检测，得到所述初始训练模型的输出结果； 根据所述初始训练模型的输出结果对所述初始训练模型进行修正，迭代进行，直至修正后的初始训练模型满足预设的迭代结束条件，将满足迭代结束条件的初始训练模型作为所述目标训练模型； 所述将所述目标样本数据输入至所述初始训练模型中，由所述初始训练模型中的多尺度卷积模块以及掩膜注意力机制模块进行特征提取以及目标检测，得到所述初始训练模型的输出结果，包括： 由所述多尺度卷积模块对所述目标样本数据进行特征提取，得到多个不同尺度的特征图； 将所述多个不同尺度的特征图输入至所述掩膜注意力机制模块中，由所述掩膜注意力机制模块基于目标检测算法，得到各向量的目标结果，各向量的目标结果指的是各向量对应一个目标建筑物的结果； 由多层感知器对所述目标结果进行预测，得到所述初始训练模型的输出结果； 所述由多层感知器对所述目标结果进行预测，得到所述初始训练模型的输出结果，包括： 由所述多层感知器对所述目标结果进行类别预测，得到不同尺度下的类别预测结果； 由所述多层感知器对所述目标结果进行分割掩膜预测，得到所述目标结果为建筑物的概率值； 由所述多层感知器对所述目标结果进行偏移量预测，得到所述目标结果的偏移结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人武汉大势智慧科技有限公司，其通讯地址为：430205 湖北省武汉市东湖新技术开发区光谷大道77号金融后台服务中心基地建设项目二期B2栋4层01室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。