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龙图腾网获悉虫极科技(北京)有限公司申请的专利模型训练方法、照度确定方法、设备、程序产品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：CN115134974B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202110325567.6，技术领域涉及：H05B47/11；该发明授权模型训练方法、照度确定方法、设备、程序产品是由魏玮;刘玥;李皓翔;康昊;管理;华刚设计研发完成，并于2021-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、照度确定方法、设备、程序产品在说明书摘要公布了：本公开提供的模型训练方法、照度确定方法、设备、程序产品，涉及图像处理技术，包括：获取基于不同曝光值采集的预设环境的低动态范围图像，以及采集所述低动态范围图像时所述预设环境的实际照度值；根据各个所述低动态范围图像、与所述低动态范围图像对应的实际照度值，对预设模型进行训练，得到照度预测模型。本方案提供的模型训练方法、照度确定方法、设备、程序产品中，可以根据获取的门店内的低动态范围图像得到预测照度值，无需专人采集数据，并可以根据预测照度值来实时调整门店内照明灯亮度。

本发明授权模型训练方法、照度确定方法、设备、程序产品在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括： 获取基于不同曝光值采集的预设环境的低动态范围图像，以及采集所述低动态范围图像时所述预设环境的实际照度值； 根据各个所述低动态范围图像、与所述低动态范围图像对应的实际照度值、预测高动态范围图像、预测照度值、标准高动态范围图像，通过两个约束条件，所述两个约束条件包括比对所述标准高动态范围图像和所述预测高动态范围图像，以及比对所述实际照度值和所述预测照度值来对预设模型进行训练，得到照度预测模型； 其中，所述对预设模型进行训练，得到照度预测模型包括： 对与同一点位对应的各个曝光值不同的低动态范围图像进行预设融合处理，得到与所述点位对应的所述标准高动态范围图像，所述预设融合处理包括对同一点位对应的曝光值不同的各个低动态范围图像进行融合处理，得到第一高动态范围图像；使用预设因子对所述第一高动态范围图像进行校准，得到标准高动态范围图像； 将所述低动态范围图像输入预设模型，得到与所述低动态范围图像对应的预测高动态范围图像； 根据所述预测高动态范围图像确定所述预测照度值； 根据所述标准高动态范围图像、所述预测高动态范围图像、与所述低动态范围图像对应的实际照度值、所述预测照度值，优化所述预设模型中的参数，得到所述照度预测模型；确定照度预测模型的步骤包括：根据所述标准高动态范围图像、所述预测高动态范围图像确定第一损失；根据与所述低动态范围图像对应的实际照度值、所述预测照度值，确定第二损失；根据所述第一损失、所述第二损失，优化所述预设模型中的参数，得到所述照度预测模型； 将低动态范围图像输入至照度识别设备，所述照度识别设备利用所述照度预测模型得到与输入的低动态范围图像对应的预测高动态范围图像，并且根据所述预测高动态范围图像确定所述预测照度值。

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