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龙图腾网获悉广州极飞科技股份有限公司申请的专利分类模型训练和图像特征提取方法及装置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：CN114882307B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202210363460.5，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权分类模型训练和图像特征提取方法及装置是由李亚桢;杨若楠;翁立宇设计研发完成，并于2022-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本分类模型训练和图像特征提取方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种分类模型训练和图像特征提取方法及装置。本申请包括：依次获取最新的训练样本集合，通过每次获取到的训练样本集合中的样本图像训练出对应的第一特征提取模型；根据每次训练出的第一特征提取模型输出的对应样本图像的描述值，从当前训练样本集合中筛选出目标样本集合并对训练样本集合进行更新，确定每次筛选出的目标样本集合对应的目标特征提取模型，目标特征提取模型为第一特征提取模型或第二特征提取模型，第二特征提取模型由目标样本集合训练得到；基于多次训练得到的目标特征提取模型和对应的目标样本集合，训练得到数据分类模型。本申请解决了现有技术不适用于提取复杂场景图像的特征的问题，提高特征提取方法的适用性。

本发明授权分类模型训练和图像特征提取方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种分类模型训练方法，其特征在于，包括： 依次获取最新的训练样本集合，通过每次获取到的训练样本集合中的样本图像训练出对应的第一特征提取模型； 将当前训练样本集合中的每一样本图像输入当前第一特征提取模型，得到当前第一特征提取模型输出的对应样本图像的描述值；根据所述描述值从当前训练样本集合中筛选出当前目标样本集合，并将当前训练样本集合剩余的样本图像更新为下一次训练的训练样本集合，所述目标样本集合中的样本图像的描述值大于剩余的样本图像的描述值，所述描述值为置信度值；将所述第一特征提取模型确定为所述目标样本集合对应的目标特征提取模型，或，通过所述目标样本集合训练出对应的第二特征提取模型，将所述第二特征提取模型确定为所述目标样本集合对应的目标特征提取模型； 基于多次训练得到的目标特征提取模型和对应的目标样本集合，训练得到数据分类模型，所述目标样本集合中样本图像的标签信息为所属的目标样本集合。

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广州极飞科技股份有限公司，其通讯地址为：510000 广东省广州市天河区高普路115号C座；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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