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龙图腾网获悉科大讯飞股份有限公司申请的专利物体识别方法、装置、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：CN117173483B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202311196008.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权物体识别方法、装置、设备及存储介质是由吴嘉嘉;张圆;赖嘉骏;殷兵;胡金水设计研发完成，并于2023-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本物体识别方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种物体识别方法、装置、设备及存储介质，本申请获取待识别图片对应的文本模态的多条候选类别，多条候选类别包括待识别图片中物体的真实类别；利用多模态大模型分别提取每条候选类别的文本特征，以及，提取待识别图片的视觉特征；计算待识别图片的视觉特征与每条候选类别的文本特征间的相似度，取最高相似度对应的候选类别作为待识别图片中物体的目标类别。本申请借助多模态大模型强大的通用知识的表示能力，可以更加准确地提取特征，进而基于提取的特征进行物体识别，提升识别准确度，避免了传统物体识别模型在训练数据不充足时识别准确率不高的问题，以及面对特殊视角拍摄的图片的识别准确率不高的问题。

本发明授权物体识别方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种物体识别方法，其特征在于，包括： 获取待识别图片对应的文本模态的多条候选类别，所述多条候选类别包括所述待识别图片中物体的真实类别；所述待识别图片为机器人对工作区域所拍摄的视频流中的若干帧图片； 利用配置的多模态大模型分别提取每条所述候选类别的文本特征，以及，利用所述多模态大模型提取所述待识别图片的视觉特征； 计算每一帧待识别图片的视觉特征与所述每一帧待识别图片对应的每条候选类别的文本特征间的第一相似度； 将所述每一帧待识别图片的视觉特征送入预配置的序列模型，得到所述序列模型提取的所述每一帧待识别图片的隐层状态特征，其中，所述序列模型被配置为用于提取输入的待识别图片序列中每一帧待识别图片的隐层状态特征； 计算所述每一帧待识别图片的隐层状态特征与所述每一帧待识别图片对应的每条候选类别的文本特征间的第二相似度； 针对所述每一帧待识别图片：基于所述每一帧待识别图片与每条候选类别的所述第一相似度与所述第二相似度，确定第三相似度，取最高的所述第三相似度对应的所述候选类别，作为所述每一帧待识别图片所包含物体的目标类别。

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