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龍圖騰網(wǎng)恭喜中國科學院微電子研究所申請的專利一種目標特征的識別方法及裝置、計算機存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115082953B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-06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)的專利申請?zhí)?專利號為：202110262030.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V40/10；該發(fā)明授權(quán)一種目標特征的識別方法及裝置、計算機存儲介質(zhì)是由趙芷君;鐘匯才;李勇周;高興宇;唐舸宇設(shè)計研發(fā)完成，并于2021-03-10向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種目標特征的識別方法及裝置、計算機存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開一種目標特征的識別方法及裝置、計算機存儲介質(zhì)，涉及計算機視覺與模式識別技術(shù)領(lǐng)域，以基于目標屬性跨域識別目標特征，提高目標特征的識別準確性。所述識別方法包括：獲取目標域圖像；根據(jù)目標域圖像確定目標信息，該目標信息包括多個目標的屬性信息和特征信息；根據(jù)多個目標的屬性信息和特征信息建立目標特征關(guān)系圖；利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對所述目標特征關(guān)系圖進行目標特征識別。所述裝置執(zhí)行上述技術(shù)方案所提的識別方法。本發(fā)明提供的目標特征的識別方法用于圖像識別中。

本發(fā)明授權(quán)一種目標特征的識別方法及裝置、計算機存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種目標特征的識別方法，其特征在于，包括：獲取目標域圖像；根據(jù)所述目標域圖像確定目標信息，所述目標信息包括多個目標的屬性信息和特征信息；根據(jù)多個所述目標的屬性信息和特征信息建立目標特征關(guān)系圖；利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對所述目標特征關(guān)系圖進行目標特征識別；所述根據(jù)所述目標域圖像確定目標信息，包括：利用第一目標識別模型處理目標域圖像，獲得多個目標的特征信息；利用第二目標識別模型處理目標圖像信息，獲得多個目標的屬性信息；所述第一目標識別模型為源域目標識別模型；所述源域目標識別模型的源域與所述目標域圖像的目標域為同一區(qū)域或者不同區(qū)域；所述根據(jù)多個所述目標的屬性信息和特征信息建立目標特征關(guān)系圖，包括：根據(jù)兩兩所述目標的屬性信息確定兩兩所述目標的屬性相似度；當兩個所述目標的屬性相似度滿足特征關(guān)聯(lián)條件時，在多個所述目標的特征信息中增加兩個所述目標的特征關(guān)聯(lián)信息，獲得目標特征關(guān)系圖；每個所述目標的屬性信息為目標的屬性向量；其中，所述屬性相似度為兩個所述目標的屬性向量內(nèi)的元素匹配數(shù)量n，所述特征關(guān)聯(lián)條件為兩個所述目標的屬性向量內(nèi)的元素匹配數(shù)量n等于k，N2＜k≤N，N為所述目標的屬相向量的元素總數(shù)量N；或，所述屬性相似度為余弦相似度，所述特征關(guān)聯(lián)條件為，。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人中國科學院微電子研究所，其通訊地址為：100029 北京市朝陽區(qū)北土城西路3號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。