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龙图腾网获悉荣耀终端股份有限公司申请的专利神经网络模型的训练方法和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：CN119942254B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202311409424.9，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权神经网络模型的训练方法和电子设备是由田春霖;轩心升;张涛;张勃;朱世宇设计研发完成，并于2023-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本神经网络模型的训练方法和电子设备在说明书摘要公布了：本申请实施例适用于人工智能领域，提供一种神经网络模型的训练方法和电子设备，先获取包括多个第一样本图像的第一图像集，其中，第一样本图像中包括目标对象，以及对目标对象进行检测得到的第一边界框，再移动第一图像集中第一样本图像的第一边界框，得到第二图像集，然后基于第一图像集和第二图像集对初始的第一关键点识别模型进行训练，得到训练后的第一关键点识别模型，通过移动第一样本图像中的第一边界框来模拟手部抖动引起的手部在图像中位置相差较大的情况，以及手部部分移出图像的情况，丰富了对初始的第一关键点识别模型进行训练的样本图像的类型，进而提高了训练后的第一关键点模型的鲁棒性。

本发明授权神经网络模型的训练方法和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种神经网络模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取第三图像集，所述第三图像集中包括第五样本图像，所述第五样本图像为摄像装置采集的图像； 基于第五样本图像、所述第五样本图像对应的深度信息和目标检测模型得到第一样本图像，所述第一样本图像中包括目标对象，以及对所述目标对象进行检测得到的第一边界框，所述目标检测模型用于标注所述目标对象的所述第一边界框； 获取第一图像集，所述第一图像集中包括多个所述第一样本图像； 移动所述第一图像集中所述第一样本图像的所述第一边界框，得到第二图像集； 基于所述第一图像集和所述第二图像集对初始的第一关键点识别模型进行训练，得到训练后的第一关键点识别模型，所述第一关键点识别模型用于识别图像中手部关键点； 通过所述训练后的第一关键点识别模型，得到所述手部关键点； 基于所述手部关键点，得到手势识别结果，所述手势识别结果至少包括上翻、下翻、左翻、右翻、抓屏、捏合中的任一项； 其中，所述第二图像集包括第二样本图像、第三样本图像和第四样本图像，所述第二样本图像为随机移动所述第一样本图像中的所述第一边界框得到的样本图像，所述第二样本图像包括所述目标对象和对所述第一边界框进行随机移动得到的第二边界框，随机移动所述第一边界框用于模拟手部抖动的场景，所述第三样本图像为按照第一参数平行移动所述第一样本图像中的第一边界框得到的样本图像，所述第三样本图像包括所述目标对象和按照所述第一参数平行移动所述第一边界框得到的第三边界框，平行移动所述第一边界框用于模拟手部移出摄像头的视场角的场景，所述第四样本图像为按照第二参数平行移动所述第一样本图像中的第一边界框得到的样本图像，并且所述第四样本图像包括所述目标对象和按照所述第二参数平行移动所述第一边界框得到的第四边界框，所述第一参数大于所述第二参数； 所述基于所述第一图像集和所述第二图像集对初始的第一关键点识别模型进行训练，得到训练后的第一关键点识别模型，包括： 先基于所述第一图像集、第二样本图像和第三样本图像对初始的第一关键点识别模型进行预训练，得到预训练后的第一关键点识别模型，再基于所述第一图像集、所述第二样本图像和第四样本图像对所述预训练后的第一关键点识别模型进行训练，得到所述训练后的第一关键点识别模型。

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