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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一种目标对象识别方法及电子设备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：CN115880628B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202211500124.7，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种目标对象识别方法及电子设备是由赵雷;潘华东;殷俊设计研发完成，并于2022-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种目标对象识别方法及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种目标对象识别方法及电子设备，用于增强训练数据的丰富性，提高目标在夜间场景下的识别效果。该方法包括：获取包含目标对象的待识别图像序列；将所述待识别图像序列输入到特征提取网络，输出所述待识别图像序列包含的目标对象的对象特征；其中所述特征提取网络的训练集包括多个训练对象分别对应的图像序列集合，所述图像序列集合中的图像序列包括多个图像对，所述图像对包含两个图像，其中一个图像是对另一个图像进行转换得到的，所述图像对包含的两个图像的图像类型不相同；对所述待识别图像序列包含的目标对象的对象特征进行识别，确定所述目标对象的识别结果。

本发明授权一种目标对象识别方法及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种目标对象识别方法，其特征在于，该方法包括： 获取包含目标对象的待识别图像序列； 将所述待识别图像序列输入到特征提取网络，输出所述待识别图像序列包含的目标对象的对象特征；其中所述特征提取网络的训练集包括多个训练对象分别对应的图像序列集合，所述图像序列集合中的图像序列包括多个图像对，所述图像对包含两个图像，其中一个图像是对另一个图像进行转换得到的，所述图像对包含的两个图像的图像类型不相同；还包括序列特征提取网络、步态特征提取网络；所述特征提取网络包括骨干网络、第一提取网络和第二提取网络；所述特征提取网络的训练过程包括：将图像序列集合输入到序列特征提取网络，输出对应的序列特征集；将图像序列集合输入到步态特征提取网络，输出对应的步态特征集；将图像序列集合输入到特征提取网络的骨干网络，输出图像语义特征集，将图像语义特征集输入到第一提取网络和第二提取网络，分别得到第一特征集和第二特征集；根据序列特征集和第一特征集确定第一蒸馏损失值，根据步态特征集和第二特征集确定第二蒸馏损失值；根据所述序列特征集、步态特征集、第一特征集和第二特征集各自对应的特征损失值，以及所述第一蒸馏损失值和第二蒸馏损失值，对所述特征提取网络进行训练； 对所述待识别图像序列包含的目标对象的对象特征进行识别，确定所述目标对象的识别结果。

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浙江大华技术股份有限公司，其通讯地址为：310053 浙江省杭州市滨江区滨安路1187号；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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