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龙图腾网获悉北京达佳互联信息技术有限公司申请的专利模型训练方法、图像质量评价方法、装置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：CN116403066B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310226216.9，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权模型训练方法、图像质量评价方法、装置及存储介质是由赵恺;孙明;袁坤设计研发完成，并于2023-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、图像质量评价方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本公开关于一种模型训练方法、图像质量评价方法、装置及存储介质，所述方法包括：获取多个预设图像；多个预设图像各自对应的对象类别不同；对多个预设图像进行图像损伤处理，得到多个样本图像；每个样本图像对应一种损伤信息，损伤信息表征样本图像的图像质量；从同一预设图像对应的样本图像中，筛选出损伤信息相同的样本图像，构建正样本对；基于任意两个预设图像各自对应的样本图像，以及同一预设图像对应的样本图像中损伤信息不同的样本图像，构建负样本对；基于第一预设模型对正样本对以及负样本对进行对比学习训练，得到初始特征提取子模型；基于初始特征提取子模型，确定图像质量评价模型。本公开提高了图像质量评价模型的有效性。

本发明授权模型训练方法、图像质量评价方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像质量评价模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取多个预设图像；所述多个预设图像各自对应的对象类别不同； 对所述多个预设图像进行图像损伤处理，得到多个样本图像；每个样本图像对应一种损伤信息，所述损伤信息表征所述样本图像的图像质量； 从同一预设图像对应的样本图像中，筛选出损伤信息相同的样本图像，构建正样本对； 基于任意两个预设图像各自对应的样本图像，以及同一预设图像对应的样本图像中损伤信息不同的样本图像，构建负样本对； 将样本图像对输入对象特征提取网络进行对象特征提取，得到样本对象特征；所述样本图像对包括所述正样本对以及所述负样本对； 将所述样本图像对输入图像损伤特征提取网络进行图像损伤特征提取，得到表征所述损伤信息的样本损伤特征；所述损伤信息包括损伤类型以及损伤级别； 将所述样本图像对中任一样本图像对应的样本对象特征以及样本损伤特征输入特征融合网络，得到所述任一样本图像对应的样本图像特征； 基于所述样本图像对中两个样本图像各自对应的样本图像特征，训练所述对象特征提取网络、所述图像损伤特征提取网络以及所述特征融合网络，得到初始特征提取子模型； 基于所述初始特征提取子模型，确定图像质量评价模型。

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