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龙图腾网获悉北京诺君安信息技术股份有限公司申请的专利一种优化机器可读区识别模型的训练方法及系统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：CN120976670B 。

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：202511040755.9，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种优化机器可读区识别模型的训练方法及系统是由韩小西设计研发完成，并于2025-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种优化机器可读区识别模型的训练方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种优化机器可读区识别模型的训练方法及系统，应用于数据处理技术领域。本申请构建优化机器可读区识别模型训练流程体系信息；对优化机器可读区识别模型训练流程体系中的动态调整样本比例与低学习率微调策略进行联动处理，生成样本比例调整‑学习率衰减‑高频验证的闭环优化训练流程；通过设置预设评估批次步长，在验证集上高频率地进行评估，生成预设机器可读区识别模型；执行特定的数据增强策略，仅对图像类数据进行识别增强，关闭拼接类增强；对闭环优化训练流程进行整体处理，结合动态调整真实样本与合成样本的比例、低学习率微调、高频验证，优化模型性能，生成目标模型权重信息。

本发明授权一种优化机器可读区识别模型的训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种优化机器可读区识别模型的训练方法，其特征在于，包括： 构建优化机器可读区识别模型训练流程体系信息，其中，优化机器可读区识别模型训练流程体系信息包括动态调整样本比例、低学习率微调、高频验证和特定的数据增强策略，动态调整样本比例包含根据训练轮次动态调整真实样本和合成样本的比例；低学习率微调包含采用预设学习率，并结合余弦学习率衰减和预热； 对优化机器可读区识别模型训练流程体系中的动态调整样本比例与低学习率微调策略进行联动处理，生成样本比例调整-学习率衰减-高频验证的闭环优化训练流程； 利用高频验证策略，通过设置预设评估批次步长，在验证集上以不低于每100批次1次的验证频率进行评估，生成预设机器可读区识别模型； 执行特定的数据增强策略，仅对图像类数据进行识别增强，关闭拼接类增强，包括结合特定数据增强策略以及图像拼接类特征识别处理，对数据增强相关策略中的图像类数据进行类型解析与提取，同时识别拼接类增强策略，生成图像标记的增强数据与拼接类策略禁用标记；结合图像增强分析与特征处理策略对图像标记的增强数据进行处理，通过拼接类策略禁用标记屏蔽拼接操作，进行增强模式识别，生成初步增强分析数据；基于数据增强策略节点、图像增强信息、拼接类禁用规则与增强规则生成规则，对初步增强分析数据进行结构化整理，完成包含拼接类策略禁用逻辑的增强优化框架搭建；根据图像特征关联、增强逻辑关系自动生成优化节点，基于节点关联性检测机制标记异常关联并进行逻辑调整，确保拼接类增强被完全关闭；按照预设增强优化模式生成规则，将图像驱动增强分析信息、拼接类禁用标记与增强优化框架、优化节点进行关联整合，生成包含增强优化框架、优化节点及拼接类禁用配置的特定数据增强策略执行结果； 基于动态调整真实样本与合成样本的比例，在训练初期增加合成样本比例以扩充数据量，提高真实样本比例以优化模型精度； 对闭环优化训练流程进行整体处理，结合动态调整真实样本与合成样本的比例、低学习率微调、高频验证，优化模型性能，生成目标模型权重信息。

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