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龍圖騰網獲悉深圳云天勵飛技術有限公司申請的專利車輛屬性的識別模型訓練方法及裝置、識別方法及裝置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：CN114021609B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202010688298.5，技術領域涉及：G06V10/774；該發明授權車輛屬性的識別模型訓練方法及裝置、識別方法及裝置是由吳天舒設計研發完成，并于2020-07-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本車輛屬性的識別模型訓練方法及裝置、識別方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明實施例提供一種車輛屬性的識別模型訓練方法及裝置、識別方法及裝置，該車輛屬性的識別模型訓練方法包括以下步驟：獲取訓練數據集，所述訓練數據集包括目標車輛屬性以及所述目標車輛屬性對應的樣本數量；根據所述樣本數量，計算所述目標車輛屬性在所述訓練數據集中的有效采樣數；將所述訓練數據集輸入預訓練模型進行訓練，以得到所述目標車輛屬性對應的初始損失函數；根據所述有效采樣數對所述初始損失函數進行調整，以得到對應的目標損失函數；基于所述目標損失函數對所述預訓練模型進行訓練，以得到目標識別模型。本發明能夠提高車輛屬性的識別模型的識別精度。

本發明授權車輛屬性的識別模型訓練方法及裝置、識別方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種車輛屬性的識別模型訓練方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟： 獲取訓練數據集，所述訓練數據集包括目標車輛屬性以及所述目標車輛屬性對應的樣本數量； 根據所述樣本數量，計算所述目標車輛屬性在所述訓練數據集中的有效采樣數； 將所述訓練數據集輸入預訓練模型進行訓練，以得到所述目標車輛屬性對應的初始損失函數； 根據所述有效采樣數對所述初始損失函數進行調整，以得到對應的目標損失函數； 基于所述目標損失函數對所述預訓練模型進行訓練，以得到目標識別模型； 所述根據所述樣本數量，計算所述目標車輛屬性在訓練數據集中的有效采樣數的步驟包括： 獲取所述樣本數量，所述樣本數量包括被采樣數據量以及未被采樣過的新數據量； 當任意選擇所述樣本數量作為訓練數據時，獲取所述訓練數據落入被采樣數據量的第一概率以及所述訓練數據落入新數據量的第二概率； 根據所述被采樣數據量、第一概率以及第二概率計算所述目標車輛屬性在訓練數據集中的有效采樣數。

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