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龙图腾网获悉浙江大华技术股份有限公司申请的专利图像融合模型的训练方法、装置、电子装置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：CN116188886B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202211531659.0，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权图像融合模型的训练方法、装置、电子装置和存储介质是由段陆文;熊剑平;伍敏设计研发完成，并于2022-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像融合模型的训练方法、装置、电子装置和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种图像融合模型的训练方法、装置、电子装置和存储介质，该方法包括：获取第一样本图像以及第二样本图像；基于初始图像融合模型中的第一初始网络确定第一损失函数；基于初始图像融合模型中的第二初始网络确定第二损失函数；基于初始图像融合模型中的第三初始网络确定第三损失函数；基于第一损失函数、第二损失函数以及第三损失函数对初始图像融合模型进行训练，得到目标图像融合模型。通过本申请，解决了相关技术中存在的安检X光图像融合后的图像质量较低的技术问题，降低了融合图像的数据损失，进而提高了融合图像的质量。

本发明授权图像融合模型的训练方法、装置、电子装置和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像融合模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取第一样本图像以及第二样本图像，所述第一样本图像包括需要融合的目标对象，所述第二样本图像包括与所述目标对象关联的目标背景； 基于初始图像融合模型中的第一初始网络，获取所述第一样本图像的第一样本特征；对所述第一样本特征进行图像重建，得到第一重建图像；基于所述第一样本图像以及所述第一重建图像，确定第一损失函数； 基于初始图像融合模型中的第二初始网络，获取所述第二样本图像的第二样本特征；对所述第二样本特征进行图像重建，得到第二重建图像；基于所述第二样本图像以及所述第二重建图像，确定第二损失函数； 基于初始图像融合模型中的第三初始网络，获取所述第一样本图像以及所述第二样本图像中的重合区域；将所述重合区域与所述第一样本图像进行比对，得到第一相似性函数；将所述重合区域与所述第二样本图像进行比对，得到第二相似性函数；基于所述第一相似性函数、所述第二相似性函数以及所述第一样本图像的掩膜图像，获得重合区域内的图像与所述第一样本图像以及所述第二样本图像的损失函数；基于重合区域内的图像与所述第一样本图像以及所述第二样本图像的损失函数、以及重合区域外的图像与所述第二样本图像之间的损失函数，确定第三损失函数，所述第三初始网络用于对所述第一样本特征以及所述第二样本特征进行融合； 基于所述第一损失函数、所述第二损失函数以及所述第三损失函数对所述初始图像融合模型进行训练，得到目标图像融合模型。

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