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龙图腾网恭喜平安科技(深圳)有限公司申请的专利模型训练方法、识别方法、装置、设备及存储介质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：CN112396003B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202011312180.9，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权模型训练方法、识别方法、装置、设备及存储介质是由周细文;庄伯金;王少军;肖京设计研发完成，并于2020-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、识别方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种车辆识别模型训练方法、车辆识别方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，该方法包括：获取带标签的车辆类型图像；确定预设的神经网络，预设的神经网络的损失函数包括全连接损失函数用于学习车辆分类信息，距离损失函数用于学习车辆特征识别器的属性信息，区域损失函数用于学习车辆特征关系，面积损失函数用于学习切割区域的层次关系；将带标签的车辆类型图像输入预设的神经网络进行模型训练；若待训练模型收敛，生成车辆识别模型，实现在没有标注精细粒度特征下，通过全连接损失函数、距离损失函数、区域损失函数和面积损失函数的辅助下进行模型训练，训练出识别车辆精细粒度特征的车辆识别模型。

本发明授权模型训练方法、识别方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种车辆识别模型训练方法，其特征在于，包括：获取待训练数据，其中，所述待训练数据包括带标签的车辆类型图像；确定预设的神经网络，所述预设的神经网络的损失函数包括全连接损失函数、距离损失函数、区域损失函数和面积损失函数，其中，所述全连接损失函数用于学习车辆分类信息，所述距离损失函数用于学习车辆特征识别器的属性信息，所述区域损失函数用于学习车辆特征关系，所述面积损失函数用于学习切割区域的层次关系；将所述带标签的车辆类型图像输入所述预设的神经网络进行模型训练；若待训练模型收敛，生成车辆识别模型；所述全连接损失函数包括第一损失函数和第二损失函数，所述第一损失函数用于学习车辆分类准确性，所述第二损失函数用于学习车辆分类准确性的递增关系。

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