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龙图腾网获悉湖北省烟草公司咸宁市公司;湖北省烟草公司荆州市公司申请的专利基于对比学习模型的烟包倒影识别方法、装置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：CN119964131B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411473484.1，技术领域涉及：G06V20/60；该发明授权基于对比学习模型的烟包倒影识别方法、装置及电子设备是由刘钘;凌志雄;王琼;陈啸;张伟;刘哲松;陈子龙;汪静;邵涛;刘志伟设计研发完成，并于2024-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于对比学习模型的烟包倒影识别方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于对比学习模型的烟包倒影识别方法、装置及电子设备，基于MSDA‑YOLO、卷积神经网络和特征金字塔网络从烟包整体图像中获取待识别烟包图像；基于预先训练好的对比学习模型确定待识别烟包图像与烟包倒影图像之间的距离，并根据距离和距离阈值确定待识别烟包图像的烟包类型；若待识别烟包图像的烟包类型为烟包倒影图像，则对待识别烟包图像进行忽略处理；若待识别烟包图像的烟包类型为烟包本体图像，则识别获取待识别烟包图像中的烟包信息，并基于烟包信息进行烟包数量统计。由此，通过将待识别烟包图像输入预先训练好的对比学习模型，可以准确识别出烟包倒影图像，有效消除了烟包数量统计时的倒影干扰。

本发明授权基于对比学习模型的烟包倒影识别方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于对比学习模型的烟包倒影识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取烟包整体图像，对所述烟包整体图像进行去畸变处理得到烟包去畸整体图像；对所述烟包去畸整体图像进行预处理，基于MSDA-YOLO对预处理后的所述烟包去畸整体图像中的烟包图像进行检测，并根据检测结果确定得到烟盒区域图像；基于卷积神经网络提取所述烟盒区域图像中的图像特征；将所述图像特征输入特征金字塔网络，根据所述特征金字塔网络输出的多尺度特征信息和注意力机制从所述烟包去畸整体图像中确定切割区域，并基于DeepLab对所述切割区域进行切割得到烟包切割图像；对获取到的所述烟包切割图像进行扶正处理，得到待识别烟包图像； 基于预先训练好的对比学习模型确定所述待识别烟包图像与烟包倒影图像之间的距离，并根据所述距离和距离阈值确定所述待识别烟包图像的烟包类型；其中，所述预先训练好的对比学习模型的训练过程包括：获取烟包本体图像、所述烟包倒影图像和烟包其他图像构建训练样本；从所述训练样本中随机获取所述烟包本体图像、所述烟包其他图像和所述烟包倒影图像构成三元组；基于对比学习模型中的卷积神经网络提取所述三元组中的烟包图像特征，并将所述烟包图像特征转换为烟包特征向量；基于所述烟包特征向量和欧氏距离确定所述烟包本体图像和所述烟包其他图像之间的第一距离，并确定所述烟包本体图像和所述烟包倒影图像之间的第二距离；根据所述第一距离、所述第二距离和TripletLoss确定所述三元组对应的损失值；将所有所述三元组的所述损失值相加确定总损失值，基于反向传播算法和小批量梯度下降算法根据所述总损失值更新所述对比学习模型的权重和偏置，迭代直至所述对比学习模型的损失值变化情况满足预设条件得到训练好的对比学习模型； 若所述待识别烟包图像的烟包类型为所述烟包倒影图像，则对所述待识别烟包图像进行忽略处理； 若所述待识别烟包图像的烟包类型为所述烟包本体图像，则识别获取所述待识别烟包图像中的烟包信息，并基于所述烟包信息进行烟包数量统计。

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湖北省烟草公司咸宁市公司;湖北省烟草公司荆州市公司，其通讯地址为：437000 湖北省咸宁市温泉长安大道163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”。

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