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龙图腾网获悉顺德职业技术学院申请的专利一种基于融合深度学习的非遗符号识别方法及系统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：CN120071363B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202510549543.7，技术领域涉及：G06V30/30；该发明授权一种基于融合深度学习的非遗符号识别方法及系统是由周淑君;卢振威设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于融合深度学习的非遗符号识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于融合深度学习的非遗符号识别方法及系统，涉及非遗符号识别技术领域。一种基于融合深度学习的非遗符号识别系统，包括有：非遗符号识别分类模块和非遗符号定向识别模块。本发明通过将非遗符号分为动态、特定和一般类别，针对不同类型采用差异化识别策略，提高符号匹配和识别的精准度；特定静态符号识别结合历史标签向量进行自学习，使非遗特征识别器在匹配过程中不断优化，提高对固定符号的适应性和识别能力；动态符号识别利用多空间特征融合，提高对符号的细粒度理解，能够有效应对复杂背景和形态变化，提高动态符号的识别精度。

本发明授权一种基于融合深度学习的非遗符号识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于融合深度学习的非遗符号识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 对待识别非遗符号进行非遗初始分类操作，得到动态待筛非遗符号和或特定待筛非遗符号和或一般待筛非遗符号；一般待筛非遗符号为静态符号，特定待筛非遗符号为手写符号； 针对特定待筛非遗符号进行特殊静态符号识别操作，得到特定非遗符号识别结果；特殊静态符号识别操作结合特定历史标签向量不断对匹配的特定非遗特征识别器进行自学习操作，实现对特定待筛非遗符号的静态符号定向非遗识别； 针对动态待筛非遗符号进行特殊动态符号识别操作，得到动态非遗符号识别结果；特殊动态符号识别操作捕捉多个空间特征进行融合识别，提升对动态待筛非遗符号的细粒度理解； 对一般待筛非遗符号进行普通非遗符号识别，得到一般非遗符号识别结果； 基于特定非遗符号识别结果和或动态非遗符号识别结果和或一般非遗符号识别结果对待识别非遗符号进行后续操作； 进行特定非遗特征识别的具体步骤，包括： 对特定非遗历史标签进行特征编码，得到特定历史标签向量； 对特定非遗主体数据块Dn执行去噪、重建、修正操作，得到修正特定非遗主体数据块Dn’； 利用特定历史标签向量匹配特定非遗特征识别器和非遗特征识别原型Y，Y=[Y1，Y2，…，YK]，K为原型中包含的训练样本个数，k=1，2，…，K；特定非遗特征识别器的特征标签为Wj，j为特定非遗特征识别器中特定特征识别矩阵的列数； 针对修正特定非遗主体数据块Dn’，利用特定非遗特征识别器进行特征识别，输出非遗数据块识别结果Gn和识别原型概率Ln； 利用公式对特定非遗特征识别器的特征标签进行更新，得到新的特定非遗特征识别器；其中，α表示模型调节系数，β表示梯度更新参数，表示修正特定非遗主体数据块D’的样本相似性指数；γ表示调节正则化系数； 基于修正特定非遗主体数据块D’进行遍历调节，输出最终的特定非遗特征识别器； 对非遗数据块识别结果G进行修正，得到修正非遗数据块识别结果G’； 融合所有修正非遗数据块识别结果G’，得到特定非遗符号识别结果。

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