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道福安社区益田路5033号平安金融中本发明实施例提供一种图像中污渍的判别区域；通过目标二分类模型对有效区域进行分息包括无污渍的第一概率以及轻微污渍的第二将第一概率和第二概率中的最大概率对应的污2通过目标二分类模型对所述有效区域进行分析，得到所述目标图像的污渍类别信息，通过基尼不纯度对所述污渍类别信息进行分析，得到所述污渍类别信响应于所述污渍类别信息的不确定性概率低概率中的最大概率对应的污渍类别确定为所述目标图像的目标污渍类别。通过所述第一训练数据集以及所述标注结果对所述初始二分类模型进3基于所述第一训练数据集以及所述标注结果对所述目标二分类模型进行迭代训练提获取模块，所述获取模块用于获取待识别污渍的目标图像，分析模块，所述分析模块用于通过目标二分类模型对所述所述分析模块还用于通过基尼不纯度对所述污渍类别信息进行分确定模块，所述确定模块用于响应于所述污渍类别信息的不确定性概率低于预设阈序，所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器实现如权利要求1_7中任一项所述的图4根据牲畜图像自动判别牲畜是否已承保，同时判断牲畜的健康状况并给出合理的理赔方第二概率中的最大概率对应的污渍类别确定为所述目标图像的目标5并在执行所述的计算机程序时实现本申请实施例提供的任一项所述的图像中污渍的判别施例提供的任一项所述的图像中污渍的判别方得到污渍类别信息的不确定性概率，并响应于污渍类别信息的不确定性概率低于预设阈值，将第一概率和第二概率中的最大概率对应的污渍类别确定为目标图像的目标污渍类67概率中的最大概率对应的污渍类别确定为目标图像的目标污渍类别。[0045]本申请实施例公开的图像中污渍的判别方法，包括获取89于迭代后的目标二分类模型得到较为准确的目标标二分类模型得到较为准确的目标图像对应的污[0073]请参阅图4，图4是本申请实施例提供的一种图像中污渍的判别装置的示意性框[0077]分析模块202还用于通过基尼不纯度对所述污渍类别信息进行分析，得到所述污述第一概率和所述第二概率中的最大概率对应的污渍类别确定为所述目标图像的目标污[0082]确定模块203，还用于响应于所述污渍类别信息的不确定性概率高于或等于所述[0087]获取模块201，还用于基于所述第一训练数据集以及所述标注结果对所述目标二[0093]非易失性存储介质可存储操作系统和计算机程序。该计用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，ASIC)、现场可编程门阵列的污渍类别确定为所述目标图像的目标污渍类别。[0105]在一些实施方式中，所述处理器还用于获取第一训练数据集以及初始二分类模设备的外部存储设备，例如所述计算机设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart

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