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龍圖騰網獲悉騰訊科技(深圳)有限公司申請的專利一種基于人工智能的圖像處理方法、裝置及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN113392866B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202011306103.2，技術領域涉及：G06F18/214；該發明授權一種基于人工智能的圖像處理方法、裝置及存儲介質是由郭卉設計研發完成，并于2020-11-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于人工智能的圖像處理方法、裝置及存儲介質在說明書摘要公布了：本申請實施例提出了一種基于人工智能的圖像處理方法、裝置及存儲介質，該方法包括：獲取訓練樣本集，所述訓練樣本集包括帶類別標簽的第一圖像樣本集以及由三元組組成的第二圖像樣本集；利用所述訓練樣本集對原始模型進行語義學習的訓練以及度量學習的訓練，所述原始模型包括第一分支網絡和第二分支網絡，所述第一分支網絡和所述第二分支網絡包括共用的網絡參數；根據訓練后的原始模型確定圖像特征提取模型，所述圖像特征提取模型用于提取圖像的特征向量，可以使得模型實現度量學習的同時具備語義提取能力，基于模型提取的圖像特征可以提高圖像檢索的準確度。

本發明授權一種基于人工智能的圖像處理方法、裝置及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種基于人工智能的圖像處理方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取訓練樣本集，所述訓練樣本集包括帶類別標簽的第一圖像樣本集以及由三元組組成的第二圖像樣本集； 利用所述第一圖像樣本集對原始模型中的第一分支網絡進行語義學習的訓練，以及利用所述第二圖像樣本集對所述原始模型中的第二分支網絡進行度量學習的訓練；所述第一分支網絡和所述第二分支網絡包括共用的網絡參數；所述語義學習包括：減小所述第一圖像樣本集中的圖像樣本在所述第一分支網絡中的第一預測結果和對應的類別標簽之間的差異，以及減小所述第一圖像樣本集中的圖像樣本在所述第一分支網絡中的第一預測結果和對應的增強后的圖像樣本在所述第一分支網絡中的第二預測結果之間的差異；所述度量學習用于減小所述三元組中參考圖像樣本和正圖像樣本之間的距離，以及增大所述三元組中參考圖像樣本和負圖像樣本之間的距離； 根據訓練后的原始模型確定圖像特征提取模型，所述圖像特征提取模型用于提取圖像的特征向量。

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