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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利一种图像识别方法、装置、计算机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：CN113392867B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202011447629.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种图像识别方法、装置、计算机设备及存储介质是由郭卉设计研发完成，并于2020-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像识别方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种图像识别方法、装置、计算机设备及存储介质，本申请实施例获取多张样本图像，对多张样本图像进行聚类，得到至少一组图像集；通过图像识别模型对图像集中的样本图像进行类别预测，得到每张样本图像对应的类别预测概率；对图像集中类别预测概率大于第一阈值的样本图像进行清洗，得到强样本图像；对图像集中类别预测概率小于第二阈值的样本图像进行修正，得到弱样本图像；为强样本图像和弱样本图像设置类别标签，根据强样本图像、弱样本图像和类别标签对图像识别模型进行训练，得到训练后图像识别模型，以通过训练后图像识别模型对图像进行类别识别。提高了对图像识别模型训练的精准性和训练后图像识别模型对图像识别的准确性。

本发明授权一种图像识别方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像识别方法，其特征在于，包括： 获取多张样本图像，对所述多张样本图像进行聚类，得到至少一组图像集； 通过图像识别模型对所述图像集中的样本图像进行类别预测，得到图像集中每张样本图像对应的类别预测概率； 对图像集中类别预测概率大于第一阈值的样本图像进行清洗，得到强样本图像； 对图像集中类别预测概率小于第二阈值的样本图像进行修正，得到弱样本图像； 为所述强样本图像和所述弱样本图像分别设置类别标签，根据所述强样本图像、所述弱样本图像和所述类别标签，对所述图像识别模型进行训练，得到训练后图像识别模型，以通过所述训练后图像识别模型对图像进行类别识别，包括： 通过所述图像识别模型分别对所述强样本图像和所述弱样本图像进行类别预测，得到每张强样本图像对应的第一类别预测概率，以及每张弱样本图像对应的第二类别预测概率； 根据所述第一类别预测概率确定所述强样本图像对应的第一类别，以及根据所述第二类别预测概率确定所述弱样本图像对应的第二类别； 分别将所述第一类别和所述第二类别与所述类别标签进行收敛，以调整所述图像识别模型的参数，得到训练后图像识别模型。

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