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龙图腾网恭喜鹏城实验室申请的专利模型训练方法、车辆识别方法、装置、电子设备及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：CN119380125B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202411976862.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权模型训练方法、车辆识别方法、装置、电子设备及介质是由胡孟豪;池虹雨;郑清芳;杨洲鑫;吴少聪;王耀威设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、车辆识别方法、装置、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种模型训练方法、车辆识别方法、装置、电子设备及介质，涉及神经网络技术领域。模型训练方法将车辆训练图像输入至初始车辆识别模型得到第一训练图像特征，将车辆增强训练图像输入至训练辅助模型得到第二训练图像特征。然后分别得到局部对比损失、全局对比损失、类间对比损失和类类对比损失，从而得到总损失，基于总损失对初始车辆识别模型的第一网络参数进行迭代更新。在迭代更新的过程中，通过类间对比损失和类类对比损失，提高目标车辆识别模型对不同类别车辆的判别的准确性，以及提高相同类别车辆的位置回归精度，通过局部对比损失和全局对比损失，能够增强目标车辆识别模型的局部和全局特征分布。

本发明授权模型训练方法、车辆识别方法、装置、电子设备及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：获取车辆训练图像以及所述车辆训练图像的真实标签和真实检测框，对所述车辆训练图像进行增强处理，得到车辆增强训练图像；将所述车辆训练图像输入至初始车辆识别模型的第一特征提取模块，得到第一训练图像特征，将所述车辆增强训练图像输入至训练辅助模型的第二特征提取模块，得到第二训练图像特征；基于所述第一训练图像特征与所述第二训练图像特征，得到局部对比损失；将所述第一训练图像特征输入至所述初始车辆识别模型的第一分类检测模块，得到第一分类结果；将所述第二训练图像特征输入至所述训练辅助模型的第二分类检测模块，得到第二分类结果；基于所述第一分类结果与所述第二分类结果，得到全局对比损失；基于所述第一分类结果的预测标签与所述车辆训练图像的真实标签，得到类间对比损失；基于所述第一分类结果中的预测检测框与所述车辆训练图像的真实检测框，得到类类对比损失；基于所述局部对比损失、所述全局对比损失、所述类间对比损失和所述类类对比损失，得到总损失；基于所述总损失对所述初始车辆识别模型的第一网络参数进行迭代更新，得到目标车辆识别模型。

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