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龙图腾网获悉上海大学申请的专利一种多物体识别及分拣系统和方法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：CN114358187B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202210007648.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种多物体识别及分拣系统和方法是由李育文;宋淑雅;张智辉设计研发完成，并于2022-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多物体识别及分拣系统和方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种多物体识别及分拣系统和方法。本发明将小样本识别的算法作为无参模型实现对未知物体识别，不仅通过特征融合的方式提高了提取物体特征的准确性，而且对于新物体的引入无需重新训练整个网络，只需要进行特征融合，因此对于新物体的识别具有更好的泛化能力，提高了整个系统的效率，进而解决物体识别的不准确性、人工分拣工作量大、误差率高的问题。

本发明授权一种多物体识别及分拣系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种多物体识别及分拣系统，其特征在于，包括： 数据集自动收集模块，用于采集物体图像集，并对所述物体图像集进行预处理；所述物体图像集中包含有多种待识别物体； 图像处理-识别模块，与所述数据集自动收集模块连接，用于基于小样本识别算法，采用卷积神经网络模型提取预处理后的所述物体图像集中各物体的特征信息，并用于基于所述特征信息确定融合特征，还用于根据所述融合特征确定预处理后的所述物体图像集中各物体的分类信息； 其中，基于小样本识别算法，利用卷积神经网络模型计算样本之间的相似性和差异性，并且通过训练各样本特征对应的权重；基于得到的权重进行初步融合，根据不同类别特征进行映射，生成差异性较大的融合特征；最后通过训练融合后的特征，计算各类物体相似性最高类别，完成目标物体的识别；对于新添加的物体，提取新物体的特征，并基于权重进行特征融合，采用融合后的特征计算与各物体的相似性；其中，对于不同类样本的特征，通过特征权重挑选差异性高的特征；样本的每个类别都获得一个融合后的特征，然后根据不同类别样本特征之间的差异性计算一组投影权重，将各类别特征投影到所述卷积神经网络模型中，具有强烈区分样本的特征被保留下来； 机械臂分拣模块，与所述图像处理-识别模块连接，用于根据所述分类信息完成物体的分拣工作； 所述图像处理-识别模块包括：相似值确定单元，用于确定所述融合特征和物体模板融合特征间的相似值；所述物体模板融合特征属于预设的物体类别模板； 相似值确定单元包括一个减法器和两个全连接层；其中，利用减法器将测试样本特征向量与各支持样本特征向量做差，然后利用两个全连接层对特征向量的差值进行综合，获得与各类样本的相似性。

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