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龙图腾网获悉北京明略昭辉科技有限公司申请的专利图像的识别方法、装置、存储介质以及电子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：CN114972865B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202210578525.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权图像的识别方法、装置、存储介质以及电子设备是由朱彦浩;胡郡郡;唐大闰设计研发完成，并于2022-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像的识别方法、装置、存储介质以及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种图像的识别方法、装置、存储介质以及电子设备。该方法包括：获取目标图像，其中，目标图像中包含待分类对象；对目标图像进行数据增强，得到第一图像和第二图像；将第一图像输入至第一识别模型，得到第一输出结果并根据第一输出结果确定目标图像的分类结果，将第二图像输入第二识别模型，得到第二输出结果；获取第一输出结果与第二输出结果的对比结果；在对比结果小于阈值的情况下，输出目标图像的分类结果。本发明解决了训练模型的网络性能低的技术问题。

本发明授权图像的识别方法、装置、存储介质以及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种图像的识别方法，其特征在于，包括： 获取目标图像，其中，所述目标图像中包含待分类对象； 对所述目标图像进行数据增强，得到第一图像和第二图像； 将所述第一图像输入至第一识别模型，得到第一输出结果并根据所述第一输出结果确定所述目标图像的分类结果，将所述第二图像输入第二识别模型，得到第二输出结果，其中，所述第一识别模型和所述第二识别模型为两个相同结构的模型，所述第二识别模型的参数是由所述第一识别模型的参数进行更新的，所述第一识别模型的参数是通过所述第一输出结果与所述第二输出结果的对比结果进行反向传播得到的； 获取所述第一输出结果与所述第二输出结果的对比结果； 在所述对比结果小于阈值的情况下，输出所述目标图像的分类结果； 在所述对比结果大于或等于所述阈值的情况下，更新所述第一识别模型和所述第二识别模型的模型参数，包括：调整所述第一识别模型的模型参数；使用调整后的所述第一识别模型识别所述第一图像，得到所述第一输出结果；在所述目标图像包括所述待分类对象的情况下，当所述对比结果仍大于或等于所述阈值，或所述分类结果与标注结果不同时，继续调整所述第一识别模型的模型参数，直到所述对比结果小于所述阈值且所述分类结果与所述标注结果相同；获取更新后的所述第一识别模型的更新模型参数和所述第二识别模型的当前模型参数；根据所述第一识别模型的更新模型参数和所述第二识别模型的当前模型参数更新所述第二识别模型，得到所述第二识别模型的更新模型参数。

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