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龍圖騰網(wǎng)獲悉浙江大華技術(shù)股份有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利聚類(lèi)方法、裝置及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114387461B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202111454874.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/762；該發(fā)明授權(quán)聚類(lèi)方法、裝置及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)是由莊瑞格;朱樹(shù)磊;殷俊設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-12-01向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本聚類(lèi)方法、裝置及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本申請(qǐng)公開(kāi)了一種聚類(lèi)方法、裝置及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：分別提取多個(gè)待聚類(lèi)圖像的第一圖像特征；分別對(duì)每個(gè)第一圖像特征進(jìn)行編碼，得到對(duì)應(yīng)的第二圖像特征，其中，第二圖像特征的維度小于對(duì)應(yīng)的第一圖像特征的維度；基于對(duì)應(yīng)的第二圖像特征，在多個(gè)待聚類(lèi)圖像中，分別查找與每個(gè)待聚類(lèi)圖像最相似的預(yù)設(shè)數(shù)量的第一待聚類(lèi)圖像；分別在每個(gè)待聚類(lèi)圖像對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)數(shù)量的第一待聚類(lèi)圖像中，篩選出第二待聚類(lèi)圖像，其中，待聚類(lèi)圖像與對(duì)應(yīng)的各個(gè)第二待聚類(lèi)圖像基于對(duì)應(yīng)的第一圖像特征的相似度滿(mǎn)足第一預(yù)設(shè)要求；根據(jù)每個(gè)待聚類(lèi)圖像對(duì)應(yīng)的第二待聚類(lèi)圖像，對(duì)多個(gè)待聚類(lèi)圖像進(jìn)行聚類(lèi)處理。本申請(qǐng)的聚類(lèi)方法能夠提高聚類(lèi)的效率以及正確率。

本發(fā)明授權(quán)聚類(lèi)方法、裝置及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種聚類(lèi)方法，其特征在于，所述方法包括：分別提取多個(gè)待聚類(lèi)圖像的第一圖像特征；分別對(duì)每個(gè)所述第一圖像特征進(jìn)行編碼，得到對(duì)應(yīng)的第二圖像特征，其中，所述第二圖像特征的維度小于對(duì)應(yīng)的所述第一圖像特征的維度；基于對(duì)應(yīng)的所述第二圖像特征，在多個(gè)所述待聚類(lèi)圖像中，分別查找與每個(gè)所述待聚類(lèi)圖像最相似的預(yù)設(shè)數(shù)量的第一待聚類(lèi)圖像；分別在每個(gè)所述待聚類(lèi)圖像對(duì)應(yīng)的所述預(yù)設(shè)數(shù)量的所述第一待聚類(lèi)圖像中，篩選出第二待聚類(lèi)圖像，其中，所述待聚類(lèi)圖像與對(duì)應(yīng)的各個(gè)所述第二待聚類(lèi)圖像基于對(duì)應(yīng)的所述第一圖像特征的相似度滿(mǎn)足第一預(yù)設(shè)要求；根據(jù)每個(gè)所述待聚類(lèi)圖像對(duì)應(yīng)的所述第二待聚類(lèi)圖像，對(duì)多個(gè)所述待聚類(lèi)圖像進(jìn)行聚類(lèi)處理。

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