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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图像矫正模型的获取方法、处理方法、装置、设备与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：CN116343216B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202310331024.4，技术领域涉及：G06V30/146；该发明授权图像矫正模型的获取方法、处理方法、装置、设备与介质是由郑明明;王乐义;向宇波;刘明浩设计研发完成，并于2023-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像矫正模型的获取方法、处理方法、装置、设备与介质在说明书摘要公布了：本公开提供一种图像矫正模型的获取方法、处理方法、装置、设备与介质，涉及人工智能领域，尤其涉及大数据、计算机视觉、图像处理领域。具体实现方案为：将训练样本数据输入预设网络模型，获取初始变形点的第一预测信息和初始参考点的第二预测信息；训练样本数据包括变形文档图像和标注信息；标注信息包括分别与初始变形点和初始参考点的位置关联的信息；基于标注信息、第一预测信息、第二预测信息和初始变形点的预设权重，确定预测损失值；变形文档图像中包含位于图像边缘区域的预设初始变形点，以及除预设初始变形点之外的其他剩余初始变形点；预设初始变形点的权重大于其他剩余初始变形点的权重；根据预测损失值调整预设网络模型的网络参数。

本发明授权图像矫正模型的获取方法、处理方法、装置、设备与介质在权利要求书中公布了：1.一种文档图像矫正模型的获取方法，所述获取方法包括： 获取训练样本数据； 其中，所述训练样本数据包括变形文档图像和标注信息； 所述标注信息包括基于所述变形文档图像标注的初始变形点和初始参考点，以及分别与所述初始变形点和所述初始参考点的位置关联的信息； 将所述训练样本数据输入预设网络模型，获取所述初始变形点的第一预测信息和所述初始参考点的第二预测信息； 基于所述标注信息、所述第一预测信息、所述第二预测信息以及所述初始变形点的预设权重，确定预测损失值； 其中，所述变形文档图像中包含位于图像边缘区域的若干预设初始变形点，以及除若干所述预设初始变形点之外的其他剩余初始变形点； 所述预设初始变形点的权重大于其他剩余初始变形点的权重； 根据所述预测损失值调整所述预设网络模型的网络参数； 所述基于所述标注信息、所述第一预测信息、所述第二预测信息以及所述初始变形点的预设权重，确定预测损失值的步骤包括： 根据所述初始变形点的所述第一预测信息、第一位置关联信息以及所述预设权重，确定变形点损失值； 根据所述初始参考点的所述第二预测信息和第二位置关联信息，确定参考点损失值； 根据所述变形点损失值和所述参考点损失值，计算得到所述预测损失值； 所述第一预测信息包括所述初始变形点的第一预测位置，所述第一位置关联信息包括所述初始变形点的第一标注位置； 所述根据所述初始变形点的所述第一预测信息、第一位置关联信息以及所述预设权重，确定变形点损失值的步骤包括： 计算得到每一所述初始变形点的第一预测偏差值； 其中，所述第一预测偏差值为所述第一预测位置与相对应的所述第一标注位置之间的差值； 根据每一所述初始变形点的所述第一预测偏差值和所述预设权重，确定第一预测损失值。

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