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龙图腾网获悉海南即客科技有限公司申请的专利一种图片内容识别训练方法、系统、设备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：CN118429746B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202410538098.X，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种图片内容识别训练方法、系统、设备及存储介质是由陈震;王海军;张欣设计研发完成，并于2024-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图片内容识别训练方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种图片内容识别训练方法、系统、设备及存储介质，涉及图片识别技术领域，包括：基于大数据获取测试训练图片；对测试训练图片进行分组处理；对测试训练图片使用物体剥离法进行处理，并获取多个图片物体；获取图片物体的伴生分布参数；基于图片物体及其伴生分布参数对图片内容进行识别，本发明用于解决现有技术中当图片内的物体种类较多时，现有的图片识别方法会消耗较长的识别时间对图片内容进行分析，并且可能会对同一张图片出现多种识别结果导致识别出现矛盾，无法对图片的主要内容进行有效提取，影响图片的识别效率的问题。

本发明授权一种图片内容识别训练方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图片内容识别训练方法，其特征在于，包括：基于大数据获取多个图片，记为测试训练图片；基于测试训练图片的内容对测试训练图片进行分组处理；对分组后的测试训练图片使用物体剥离法进行处理，并基于处理结果获取多个图片物体；基于测试训练图片获取图片物体的伴生分布参数，并对伴生分布参数进行分析；基于图片物体及其伴生分布参数对图片内容进行识别；基于大数据获取多个图片，记为测试训练图片；基于测试训练图片的内容对测试训练图片进行分组处理包括：使用大数据获取多个已被标注的图片，并依次记为训练测试图片1至训练测试图片N，其中，已被标注的图片为图片内的各个物体均被标注其对应的名称；使用AI识别获取训练测试图片1至训练测试图片N的图片内容，并将具有相同图片内容的训练测试图片放入同一个训练测试组中，将得到的所有训练测试组依次记为训练测试组1至训练测试组M；对分组后的测试训练图片使用物体剥离法进行处理，并基于处理结果获取多个图片物体包括：使用物体剥离法对训练测试组1至训练测试组M中的图片进行分析处理，并获取每个训练测试组的可识别物体；获取所有训练测试组的可识别物体并将所有可识别物体依次记为图片物体1至图片物体P；物体剥离法包括：对于训练测试组1至训练测试组M中的任意一个训练测试组M1，将训练测试组M1中的图片依次记为训练测试图片M1～1至训练测试图片M1～T；对于训练测试图片M1～1至训练测试图片M1～T中的任意一个训练测试图片M1～T1，将训练测试图片M1～T1进行灰度化处理，并将灰度化处理后的训练测试图片M1～T1记为灰度测试图片；获取灰度测试图片中的所有像素点的灰度值，并将灰度值大于等于均等灰度值的像素点的灰度值调整为纯白像素值，将灰度值小于均等灰度值的像素点的灰度值调整为纯黑像素值；当对灰度测试图片中的所有像素点的灰度值调整后，将所有由灰度值为纯黑像素值的像素点围成的所有封闭图形依次记为像素轮廓1至像素轮廓K；将训练测试图片M1～T1中像素轮廓1至像素轮廓K对应的区域依次记为图片子区域1至图片子区域K；获取训练测试图片M1～1至训练测试图片M1～T中的所有图片子区域，并基于每个训练测试图片内各个物体被标注的名称，对图片子区域进行标注，其中，标注方法为：对于任意一个训练测试图片内的任意一个物体，将该物体被标注的名称标注在该物体所覆盖的所有图片子区域中；对于任意一个图片子区域A，当图片子区域A仅被标注一个名称时，将图片子区域A被标注的名称记为图片子区域A的图片名称；当图片子区域A未被标注名称时，将图片子区域A在所有图片子区域中剔除；当图片子区域A被标注多个名称时，将多个名称依次记为图片子区域A的待用名称1至待用名称R；对于待用名称1至待用名称R中的任意一个待用名称R1，随机获取一个被标记为待用名称R1的图片子区域B，并获取图片子区域A与图片子区域B的图片相似度，记为待用名称R1的匹配相似度；获取所有待用名称的匹配相似度，并将匹配相似度最大的待用名称记为图片子区域A的图片名称；获取所有含有图片名称的图片子区域，并记为训练测试组M1的可识别物体。

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