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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利模型训练方法、图像识别方法、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：CN119723235B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202411661332.4，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权模型训练方法、图像识别方法、设备及存储介质是由宫久路;谌德荣;王泽鹏设计研发完成，并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、图像识别方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提出一种模型训练方法、图像识别方法、设备及存储介质，包括：将第一样本图像输入第一图像识别模型，输出第一预测分类结果和第一预测掩膜；将目标特征图像输入至退化预测网络，输出退化参数预测结果；基于第一预测分类结果和第一预测掩膜，计算第一损失函数值；以及基于退化参数和退化参数预测结果计算第二损失函数值；基于上述两个损失函数调整第一图像识别模型的模型参数，训练第一图像识别模型。本申请实施例通过预测分类结果和预测掩膜的损失函数以及退化参数损失函数优化网络参数，以便在模型训练的过程中同时注意分类和掩膜的图像特征，以及能够提取不同退化程度下的可还原至退化前的图像特征，从而提高模型的识别精准度。

本发明授权模型训练方法、图像识别方法、设备及存储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，包括： 将第一样本图像输入第一图像识别模型，输出第一预测分类结果和第一预测掩膜，所述第一样本图像为第二样本图像添加退化参数生成的； 将第一图像识别模型输出的第一目标特征图像和第二图像识别模型输出的第二目标特征图像输入至退化预测网络，输出退化参数预测结果，所述第二图像识别模型的输入为所述第二样本图像； 基于所述第一预测分类结果和所述第一预测掩膜，计算所述第一图像识别模型的第一损失函数值； 基于所述退化参数和所述退化参数预测结果计算第二损失函数值； 基于所述第一损失函数值和所述第二损失函数值调整所述第一图像识别模型的模型参数，继续训练直至满足预设的训练完成条件，得到训练好的第一图像识别模型； 所述将第一样本图像输入第一图像识别模型，输出第一预测分类结果和第一预测掩膜，包括： 将所述第一样本图像输入所述图像识别模型的主干网络，利用所述主干网络的多个下采样层对所述第一样本图像进行下采样操作的过程中在预设下采样层引入注意力机制，获取不同尺度的第一特征图像； 利用所述主干网络将尺度最小的第一特征图像输入第一目标检测网络的融合网络，输出不同尺度的第二特征图像； 利用所述融合网络将所述不同尺度的第二特征图像输入所述第一图像识别模型的检测网络，输出目标对象的目标区域图； 利用所述检测网络将所述目标区域图分别输入至所述第一图像识别模型的分类输出网络以及掩膜输出网络，输出第一预测分类结果和第一预测掩膜； 所述将第一图像识别模型输出的第一目标特征图像和所述第二图像识别模型输出的第二目标特征图像输入至退化预测网络，输出退化参数预测结果，包括： 将所述第一图像识别模型中第一预设下采样层输出的第一目标特征图像和所述第二图像识别模型中第二预设下采样层输出的第二目标特征图像输入至所述退化预测网络，利用所述退化预测网络获取所述第一目标特征图像对应的第一特征向量和所述第二目标特征图像对应的第二特征向量； 利用所述退化预测网络将所述第一特征向量和所述第二特征向量进行拼接，得到第一特征向量和所述第二特征向量的差异信息，所述差异信息包括预测运动模糊参数的大小、所述预测运用模糊参数的方向以及噪声信息； 将拼接特征向量依次经过多个全连接层，得到预测退化参数的数量； 基于所述差异信息和所述退化参数的数量得到退化参数预测结果。

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