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恭喜浙江大華技術(shù)股份有限公司高康康獲國家專利權(quán)

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龍圖騰網(wǎng)恭喜浙江大華技術(shù)股份有限公司申請的專利一種目標(biāo)分類識(shí)別方法和相關(guān)裝置獲國家發(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(shí)產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN119600372B

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-09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:202510132769.7,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06V10/764;該發(fā)明授權(quán)一種目標(biāo)分類識(shí)別方法和相關(guān)裝置是由高康康;江俊林;郝敬松;葛主貝;朱樹磊;葛良平設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2025-02-06向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

一種目標(biāo)分類識(shí)別方法和相關(guān)裝置在說明書摘要公布了:本申請公開了一種目標(biāo)分類識(shí)別方法和相關(guān)裝置,包括:獲取訓(xùn)練后的特征提取網(wǎng)絡(luò);訓(xùn)練特征提取網(wǎng)絡(luò)是對樣本集中的樣本進(jìn)行分類時(shí)完成的;確定樣本集中的樣本所屬的域,基于樣本所屬的分類、所屬的域和樣本的樣本特征,確定同類樣本在所屬的域上的域中心特征;獲取每兩個(gè)樣本組成的樣本對,基于樣本對中的樣本所對應(yīng)的域中心特征和樣本特征之間的參考相似度,對樣本對的原始相似度進(jìn)行修正,得到樣本對的相似度修正損失;當(dāng)樣本對包括不同類樣本時(shí),相似度修正損失減去原始相似度的修正值為正數(shù),且修正值與參考相似度負(fù)相關(guān);基于相似度修正損失和特征提取網(wǎng)絡(luò),訓(xùn)練得到特征提取網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)。上述方案,能夠提高目標(biāo)分類識(shí)別的精度。

本發(fā)明授權(quán)一種目標(biāo)分類識(shí)別方法和相關(guān)裝置在權(quán)利要求書中公布了:1.一種目標(biāo)識(shí)別分類方法,其特征在于,所述方法包括:獲取訓(xùn)練后的特征提取網(wǎng)絡(luò);其中,訓(xùn)練所述特征提取網(wǎng)絡(luò)是對樣本集中的樣本進(jìn)行分類時(shí)完成的,樣本輸入所述特征提取網(wǎng)絡(luò)后得到樣本特征;確定所述樣本集中的樣本所屬的域,基于樣本所屬的分類、樣本所屬的域和樣本的樣本特征,確定同類樣本在所屬的域上的域中心特征;其中,所述樣本所屬的域與場景對應(yīng),所述樣本對應(yīng)為目標(biāo)對應(yīng)的圖像;獲取所述樣本集中每兩個(gè)樣本組成的樣本對,基于所述樣本對中的樣本所對應(yīng)的域中心特征和樣本特征之間的參考相似度,對所述樣本對的原始相似度進(jìn)行修正,得到所述樣本對的相似度修正損失;其中,當(dāng)所述樣本對包括不同類樣本時(shí),所述相似度修正損失減去所述原始相似度的修正值為正數(shù),且所述修正值與所述參考相似度負(fù)相關(guān);基于所述相似度修正損失和所述特征提取網(wǎng)絡(luò),訓(xùn)練得到所述特征提取網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的目標(biāo)網(wǎng)絡(luò);其中,所述目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)用于對待識(shí)別的目標(biāo)進(jìn)行分類,且所述目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)匹配有分類網(wǎng)絡(luò);利用所述目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)對圖像中待識(shí)別的目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別分類,完成多個(gè)目標(biāo)的聚類;其中,所述確定所述樣本集中的樣本所屬的域,基于樣本所屬的分類、樣本所屬的域和樣本的樣本特征,確定同類樣本在所屬的域上的域中心特征,包括:將所述樣本集中的樣本所對應(yīng)的樣本特征輸入域分類網(wǎng)絡(luò),得到所述樣本集中的樣本所屬的域;其中,所述域分類網(wǎng)絡(luò)是利用設(shè)置有域標(biāo)簽的樣本訓(xùn)練得到的;獲取同類樣本在每個(gè)所屬域上對應(yīng)的樣本特征集,基于每個(gè)所述樣本特征集,確定同類樣本在每個(gè)所屬的域上的域中心特征,基于所有所述樣本特征集,確定同類樣本在所有所屬的域上的域中心特征。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)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)人浙江大華技術(shù)股份有限公司,其通訊地址為:310051 浙江省杭州市濱江區(qū)濱安路1187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)”。

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