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龙图腾网恭喜携程计算机技术(上海)有限公司申请的专利天气时段分类方法、系统、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：CN112183673B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202011228586.9，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权天气时段分类方法、系统、设备及存储介质是由杨凯;罗超;胡泓;李巍设计研发完成，并于2020-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本天气时段分类方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种天气时段分类方法、系统、设备及存储介质，该方法包括：构建基于深度学习的天气时段分类模型，所述天气时段分类模型的输入为待分类的图像，输出为天气时段分类结果；将训练集中的样本图像输入所述天气时段分类模型，获取输出的各个样本图像的天气时段分类结果；根据所述样本图像的标签类别和所述天气时段分类模型输出的天气时段分类结果，基于交叉熵损失函数和focalloss损失函数，训练所述天气时段分类模型；将待分类的图像输入训练好的天气时段分类模型中，获取输出的天气时段分类结果。本发明结合不同的损失函数训练分类模型，可以得到混杂场景下更精准的分类结果。

本发明授权天气时段分类方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种天气时段分类方法，其特征在于，包括如下步骤：构建基于深度学习的天气时段分类模型，所述天气时段分类模型的输入为待分类的图像，输出为天气时段分类结果；所述天气时段分类模型基于WideResnet50网络构建，所述WideResnet50网络的分类器的输出包括多个天气时段类别和一个非天气时段类别；将训练集中的样本图像输入所述天气时段分类模型，获取输出的各个样本图像的天气时段分类结果；根据所述样本图像的标签类别和所述天气时段分类模型输出的天气时段分类结果，基于交叉熵损失函数和focalloss损失函数，训练所述天气时段分类模型，包括如下步骤：对于标签类别属于非天气时段类别的样本图像，采用focalloss损失函数，训练所述天气时段分类模型；对于标签类别属于天气时段类别的样本图像，采用交叉熵损失函数和focalloss损失函数组合后，训练所述天气时段分类模型；将待分类的图像输入训练好的天气时段分类模型中，获取输出的天气时段分类结果；其中，所述训练所述天气时段分类模型之后，还包括如下步骤：将测试集中的测试图像输入所述天气时段分类模型，得到输出的天气时段分类结果；人工抽取待校验的天气时段分类结果，与测试图像的标签类别进行比较；对于分类出错的测试样本补充对应的正负样本，更新交叉熵的权重以及focalloss的平衡因子，重新训练所述天气时段分类模型。

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