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龙图腾网获悉浙江大华技术股份有限公司申请的专利特征处理方法、计算机设备及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：CN116129204B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202211740797.X，技术领域涉及：G06V10/77；该发明授权特征处理方法、计算机设备及存储介质是由姜晓卫;孙伶君;张海玉;程淼;符哲蔚;丁乃英;刘东;刘明;邓志吉设计研发完成，并于2022-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本特征处理方法、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种特征处理方法、计算机设备及存储介质。该方法包括：获取目标图像的原始特征；利用多个级联设置的特征处理模块依序对原始特征进行处理，得到每个特征处理模块对应的第一图像特征；每个特征处理模块包括多个基本块网络，每个基本块网络基于网络输入特征中频率不同的至少两个子图像特征进行卷积处理，输出得到第二图像特征，首个特征处理模块的首个基本块网络的网络输入特征为原始特征，特征处理模块的最后一个基本块网络输出的第二图像特征为特征处理模块对应的第一图像特征；利用特征融合模块对至少部分的特征处理模块对应的第一图像特征进行融合处理，得到目标图像的目标特征。上述方案，能减少特征处理过程的参数量和计算量。

本发明授权特征处理方法、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种特征处理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标图像的原始特征； 利用多个级联设置的特征处理模块依序对所述原始特征进行处理，得到每个所述特征处理模块对应的第一图像特征；其中，每个所述特征处理模块包括级联设置的多个基本块网络，每个所述基本块网络基于网络输入特征中频率不同的至少两个子图像特征进行卷积处理，输出得到第二图像特征，首个所述特征处理模块的首个基本块网络的网络输入特征为所述原始特征，所述特征处理模块的最后一个基本块网络输出的第二图像特征作为所述特征处理模块对应的第一图像特征；所述基本块网络包括依序连接的八度卷积核、深度可分离卷积核和第一空洞卷积核，包括： 对于每个所述特征处理模块的每个基本块网络，利用所述八度卷积核对网络输入特征的所述至少两个子图像特征进行卷积得到八度卷积特征，利用所述深度可分离卷积核对所述八度卷积特征进行卷积，得到深度卷积特征，利用所述第一空洞卷积核对所述深度卷积特征进行空洞卷积，得到第一空洞卷积特征；将所述八度卷积特征与所述第一空洞卷积特征进行叠加，得到所述基本块网络输出的第二图像特征；其中，所述特征处理模块中的后一基本块网络的网络输入特征为前一基本块网络输出的第二图像特征； 将所述特征处理模块最后一个所述基本块网络输出的第二图像特征，作为所述特征处理模块对应的第一图像特征； 利用特征融合模块对至少部分的所述特征处理模块对应的第一图像特征进行融合处理，得到所述目标图像的目标特征。

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