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龙图腾网恭喜携程旅游信息技术(上海)有限公司申请的专利模型训练方法、图像特征提取方法、系统、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：CN114549907B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202210187767.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权模型训练方法、图像特征提取方法、系统、设备及介质是由吕心铋;罗超;梁贤朋;邹宇设计研发完成，并于2022-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、图像特征提取方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种模型训练方法、图像特征提取方法、系统、设备及介质，该模型训练方法包括：获取历史训练样本数据集，该历史训练样本数据集包括历史图像分类标签数据，该历史图像分类标签数据与历史图像的哈希特征对应；基于历史训练样本数据集训练神经网络模型，以得到图像特征提取模型。本发明通过获取与历史图像的哈希特征对应的历史图像分类标签数据的历史训练样本数据集，基于历史训练样本数据集训练神经网络模型，以得到图像特征提取模型，以便利用图像特征提取模型提取图像的哈希特征，节约了图像特征的占用空间，加快了图像特征提取模型提取图像哈希特征的速度。

本发明授权模型训练方法、图像特征提取方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，所述模型训练方法包括：获取历史训练样本数据集，所述历史训练样本数据集包括历史图像分类标签数据，所述历史图像分类标签数据与所述历史图像的哈希特征对应；基于所述历史训练样本数据集训练神经网络模型，以得到图像特征提取模型；所述模型训练方法还包括：获取哈希类中心三元组损失函数、交叉熵损失函数以及量化损失函数；根据所述哈希类中心三元组损失函数、所述交叉熵损失函数以及所述量化损失函数计算得到多损失联合优化函数；基于所述多损失联合优化函数优化所述图像特征提取模型；所述获取哈希类中心三元组损失函数、交叉熵损失函数以及量化损失函数的步骤包括：提取历史图像分类标签数据中的图像深度嵌入特征以及图像类特征；将所述图像深度嵌入特征映射为预设维度连续特征向量；根据所述预设维度连续特征向量计算得到所述交叉熵损失函数和所述历史图像的哈希特征；基于所述预设维度连续特征向量和所述图像类特征计算得到哈希类中心三元组损失函数；基于所述预设维度连续特征向量和所述历史图像的哈希特征计算得到量化损失函数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人携程旅游信息技术(上海)有限公司，其通讯地址为：201203 上海市浦东新区张江高科技园区碧波路518号302室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。