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龙图腾网获悉清华大学深圳国际研究生院申请的专利目标识别方法及其模型、电子设备、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：CN115496895B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202210999098.0，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权目标识别方法及其模型、电子设备、存储介质是由梁耀元;唐彦嵩;樊家硕;黄绍伦设计研发完成，并于2022-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本目标识别方法及其模型、电子设备、存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能技术领域，尤其是涉及一种目标识别方法及其模型、电子设备、存储介质。本申请目标识别方法中，需要先获取目标视觉图像、指代表达信息，再根据目标视觉图像形成图像特征向量，并根据指代表达信息形成文本特征向量，进一步，对图像特征向量与文本特征向量进行相关性映射处理，生成多模态特征序列，进而基于文本特征向量在多模态特征序列中进行语义相似度初始查询，得到与目标物体对应的特征描述向量，最终基于特征描述向量与图像特征向量，在目标视觉图像中生成用于识别目标物体的目标锚框,能够在视觉图像中对指代表达所描述的物体做到较为精确的定位，以提升目标识别的准确率。

本发明授权目标识别方法及其模型、电子设备、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种目标识别方法，其特征在于，包括： 获取目标视觉图像、指代表达信息，所述指代表达信息用于描述所述目标视觉图像中的目标物体； 根据所述目标视觉图像形成图像特征向量，并根据所述指代表达信息形成文本特征向量； 对所述图像特征向量与所述文本特征向量进行相关性映射处理，生成多模态特征序列； 基于交叉注意力机制构建原型解码器，所述原型解码器包括交叉注意力层以及加权平均池化层； 将所述文本特征向量作为初始查询请求，经由所述交叉注意力层在所述多模态特征序列中进行所述语义相似度初始查询，得到特征描述向量； 基于所述特征描述向量与所述图像特征向量，在所述目标视觉图像中生成用于识别所述目标物体的目标锚框； 所述基于所述特征描述向量与所述图像特征向量，在所述目标视觉图像中生成用于识别所述目标物体的目标锚框，包括： 由所述加权平均池化层对所述特征描述向量以及所述图像特征向量进行降维处理，得到目标视觉图像，并由所述加权平均池化层根据所述特征描述向量在所述目标视觉图像中生成用于识别所述目标物体的所述目标锚框。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人清华大学深圳国际研究生院，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区西丽大学城清华校区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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