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龙图腾网获悉北京三快在线科技有限公司;中国科学院计算技术研究所申请的专利目标图像识别方法及装置、电子设备及可读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：CN114419391B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202111621115.9，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权目标图像识别方法及装置、电子设备及可读存储介质是由魏晓明;王致岭;闵巍庆;康丽萍;魏晓林;蒋树强设计研发完成，并于2021-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本目标图像识别方法及装置、电子设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种目标图像识别方法及装置、电子设备及可读存储介质。其中，该方法包括：将目标图像输入至预先训练完成的目标图像识别模型；通过目标图像识别模型的特征学习模块，获取目标图像对应的多个不同维度的多个局部特征，以及确定多个局部特征对应的多个第一向量表示；通过目标图像识别模型的特征增强模块，确定多个局部特征对应的第二向量表示；通过目标图像识别模型的特征分类模块，对多个第一向量表示以及第二向量表示进行分类，以得到目标图像的预测结果。本发明解决了由于相关技术中食品图像预测结果准确性低的技术问题。

本发明授权目标图像识别方法及装置、电子设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种目标图像识别方法，其特征在于，包括： 将目标图像输入至预先训练完成的目标图像识别模型； 所述目标图像识别模型的特征学习模块包括多个卷积层不同层级对应的多个特征提取单元、以及与所述多个特征提取单元对应的多个特征处理单元，通过所述多个特征提取单元，对所述目标图像进行特征提取，以得到多个局部特征； 通过所述多个特征处理单元，基于所述多个局部特征确定多个第一向量表示； 通过所述目标图像识别模型的特征增强模块，确定所述多个局部特征对应的第二向量表示； 通过所述目标图像识别模型的特征分类模块，对所述多个第一向量表示以及所述第二向量表示进行分类，以得到所述目标图像的预测结果； 所述特征处理单元包括特征处理子单元以及第一分类器，所述特征处理子单元与所述第一分类器连接，其中，在将目标图像输入至预先训练完成的目标图像识别模型之前，还包括： 通过预设训练样本集合，按照预设顺序依次对所述多个特征处理子单元进行训练，直至所述多个特征处理子单元收敛，确定所述多个特征处理子单元的第一参数； 根据所述第一参数初始化所述目标图像识别模型，根据所述预设训练样本集合对所述目标图像识别模型进行训练，直至所述目标图像识别模型收敛； 所述特征学习模块包括K个层级对应的K个特征提取单元以及K个特征处理子单元，K为正整数其中，通过预设训练样本集合，按照预设顺序依次对所述多个特征处理子单元进行训练，直至所述多个特征处理子单元收敛，确定所述多个特征处理子单元的第一参数，包括： 按照特征层级由低到高的顺序依次对所述多个特征处理子单元进行训练，其中，在第S步骤时，训练所述特征学习模块的前K-S+1个特征处理子单元，S为小于K的正整数。

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