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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分类网络的训练方法、图像分类方法及相关设备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：CN115222832B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202110413295.5，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权分类网络的训练方法、图像分类方法及相关设备是由崔婵婕;任宇鹏;汪婷;黄积晟;李乾坤;殷俊设计研发完成，并于2021-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本分类网络的训练方法、图像分类方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种分类网络的训练方法、图像分类方法、电子设备及计算机可读存储介质。该训练方法包括：获取到训练集，训练集包括多个样本图像序列，每个样本图像序列包括多张样本图像；利用分类网络提取样本图像序列的第一特征，利用分割网络对样本图像序列处理得到处理结果；利用分类网络基于所述处理结果获取所述第一特征对应的注意力权重；利用分类网络对第一特征与注意力权重进行相乘处理，得到相乘特征；利用分类网络基于相乘特征对样本图像序列进行分类，得到第一分类结果，第一分类结果用于表示气道的类别；基于第一分类结果调整所述分类网络的参数。通过上述方式，能够提高气道分类的准确度。

本发明授权分类网络的训练方法、图像分类方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种分类网络的训练方法，其特征在于，包括： 获取到训练集，所述训练集包括多个样本图像序列，每个所述样本图像序列包括多张样本图像，每张所述样本图像对应同一个活体的气道的不同位置，每张所述样本图像包括至少部分气道及其相关组织； 利用所述分类网络提取所述样本图像序列的第一特征，利用分割网络对所述样本图像序列处理得到处理结果，所述分割网络是在所述训练集上训练得到的，且在对所述分割网络训练的过程中所述分割网络用于对所述样本图像序列对应的所述气道与气道相关组织进行语义分割，所述处理结果为所述样本图像序列的第一分割结果或所述样本图像序列的第二特征； 利用所述分类网络基于所述处理结果获取所述第一特征对应的注意力权重； 利用所述分类网络对所述第一特征与所述注意力权重进行相乘处理，得到相乘特征； 利用分类网络基于所述相乘特征对所述样本图像序列进行分类，得到第一分类结果，所述第一分类结果用于表示所述气道的类别； 基于所述第一分类结果调整所述分类网络的参数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江大华技术股份有限公司，其通讯地址为：310051 浙江省杭州市滨江区滨安路1187号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。