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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利一种图像识别方法、装置、设备以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：CN115222939B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202210627140.6，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种图像识别方法、装置、设备以及存储介质是由李高杨;吴彬;刘春发;钟开;杨建忠;张通滨;卢振设计研发完成，并于2022-06-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像识别方法、装置、设备以及存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种图像识别方法、装置、设备以及存储介质，涉及图像处理技术领域，尤其涉及计算机视觉技术领域。具体实现方案为：获取待识别图像；根据第一识别模型，对待识别图像中的目标物体进行识别，得到第一识别结果；根据第一识别结果，裁剪得到目标物体图像；根据第二识别模型，对目标物体图像中的黏连区域进行分割，得到第二识别结果。本公开提供的一种图像识别方法、装置、设备以及存储介质，可以提高图像识别的效率和准确率。

本发明授权一种图像识别方法、装置、设备以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像识别方法，包括： 获取待识别图像； 根据第一识别模型，对所述待识别图像中的目标物体进行识别，得到第一识别结果； 根据所述第一识别结果，裁剪得到目标物体图像； 根据第二识别模型，对所述目标物体图像中的黏连区域进行分割，得到第二识别结果； 其中，通过以下方式得到所述第二识别模型： 获取第一训练样本集和第二训练样本集，所述第一训练样本集包括已经标注目标物体的第一样本图像，所述第二训练样本集包括已经分割黏连区域的第二样本图像； 根据高斯损失函数和所述第一训练样本集，对深度学习模型进行训练，得到所述第二识别模型的第一分支； 在所述第一分支的主干网络后添加分割头，得到所述第二识别模型的初始第二分支，所述分割头为所述深度学习模型中用于分割预测的部分； 根据所述第二训练样本集，对所述初始第二分支进行训练，得到所述第二识别模型的第二分支； 其中，通过以下方式得到所述高斯损失函数： 计算所述第一样本图像的每个目标物体对应的第一高斯矩阵； 将多个所述第一高斯矩阵叠加，得到第二高斯矩阵； 对所述第二高斯矩阵进行平移处理，得到高斯系数矩阵； 根据所述高斯系数矩阵，对所述深度学习模型对应的损失函数进行调整，得到所述高斯损失函数。

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