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龙图腾网恭喜浙江大华技术股份有限公司申请的专利一种目标分类识别方法和相关装置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：CN119600372B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202510132769.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种目标分类识别方法和相关装置是由高康康;江俊林;郝敬松;葛主贝;朱树磊;葛良平设计研发完成，并于2025-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种目标分类识别方法和相关装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种目标分类识别方法和相关装置，包括：获取训练后的特征提取网络；训练特征提取网络是对样本集中的样本进行分类时完成的；确定样本集中的样本所属的域，基于样本所属的分类、所属的域和样本的样本特征，确定同类样本在所属的域上的域中心特征；获取每两个样本组成的样本对，基于样本对中的样本所对应的域中心特征和样本特征之间的参考相似度，对样本对的原始相似度进行修正，得到样本对的相似度修正损失；当样本对包括不同类样本时，相似度修正损失减去原始相似度的修正值为正数，且修正值与参考相似度负相关；基于相似度修正损失和特征提取网络，训练得到特征提取网络对应的目标网络。上述方案，能够提高目标分类识别的精度。

本发明授权一种目标分类识别方法和相关装置在权利要求书中公布了：1.一种目标识别分类方法，其特征在于，所述方法包括：获取训练后的特征提取网络；其中，训练所述特征提取网络是对样本集中的样本进行分类时完成的，样本输入所述特征提取网络后得到样本特征；确定所述样本集中的样本所属的域，基于样本所属的分类、样本所属的域和样本的样本特征，确定同类样本在所属的域上的域中心特征；其中，所述样本所属的域与场景对应，所述样本对应为目标对应的图像；获取所述样本集中每两个样本组成的样本对，基于所述样本对中的样本所对应的域中心特征和样本特征之间的参考相似度，对所述样本对的原始相似度进行修正，得到所述样本对的相似度修正损失；其中，当所述样本对包括不同类样本时，所述相似度修正损失减去所述原始相似度的修正值为正数，且所述修正值与所述参考相似度负相关；基于所述相似度修正损失和所述特征提取网络，训练得到所述特征提取网络对应的目标网络；其中，所述目标网络用于对待识别的目标进行分类，且所述目标网络匹配有分类网络；利用所述目标网络对图像中待识别的目标进行识别分类，完成多个目标的聚类；其中，所述确定所述样本集中的样本所属的域，基于样本所属的分类、样本所属的域和样本的样本特征，确定同类样本在所属的域上的域中心特征，包括：将所述样本集中的样本所对应的样本特征输入域分类网络，得到所述样本集中的样本所属的域；其中，所述域分类网络是利用设置有域标签的样本训练得到的；获取同类样本在每个所属域上对应的样本特征集，基于每个所述样本特征集，确定同类样本在每个所属的域上的域中心特征，基于所有所述样本特征集，确定同类样本在所有所属的域上的域中心特征。

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