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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利图像聚类方法、装置和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：CN115862082B 。

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：202111109089.1，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权图像聚类方法、装置和电子设备是由张健为;陈超;李绍欣;李季檩;黄飞跃;李牧青设计研发完成，并于2021-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像聚类方法、装置和电子设备在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种图像聚类方法、装置和电子设备；在本申请实施例中，获取待聚类图像集，并确定待聚类图像集中的每个待聚类图像的第一阶邻域待聚类图像以及第二阶邻域待聚类图像；基于第一阶邻域待聚类图像以及第二阶邻域待聚类图像，构建目标子图集合；从目标子图集合中选取出目标子图对，目标子图对包括第一目标子图和第二目标子图，第二目标子图的中心节点为所述第一目标子图的中心节点的第一阶邻域节点；对目标子图对进行预测分析，得到第一目标子图的中心节点和第二目标子图的中心节点之间的目标权重；根据目标权重对待聚类图像进行聚类。本申请实施例可以提高图像聚类的准确性。本实施例可应用于云技术、智慧交通等各种场景。

本发明授权图像聚类方法、装置和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种图像聚类方法，其特征在于，包括： 获取待聚类图像集，并确定所述待聚类图像集中的每个待聚类图像的第一阶邻域待聚类图像以及第二阶邻域待聚类图像；其中，所述第一阶邻域待聚类图像是指每个待聚类图像的k1个近邻待聚类图像；所述第二阶邻域待聚类图像是指待聚类图像的第一阶邻域待聚类图像的k2个近邻待聚类图像； 基于所述第一阶邻域待聚类图像以及所述第二阶邻域待聚类图像，构建目标子图集合； 从所述目标子图集合中选取出目标子图对，所述目标子图对包括第一目标子图和第二目标子图，所述第二目标子图的中心节点为所述第一目标子图的中心节点的第一阶邻域节点；其中，所述第一阶邻域节点是指将待聚类图像的第一阶邻域待聚类图像作为所述目标子图的第一阶邻域节点； 将所述目标子图对输入至已训练的图网络模型中进行预测分析，得到所述第一目标子图的中心节点和所述第二目标子图的中心节点之间的目标权重； 根据所述目标权重对所述待聚类图像进行聚类； 其中，采用如下方式得到所述已训练的图网络模型： 获取训练样本集，并确定所述训练样本集中的每个训练样本的第一阶邻域训练样本以及第二阶邻域训练样本；以所述训练样本作为中心节点，以所述第一阶邻域训练样本作为第一阶邻域节点，以所述第二阶邻域训练样本作为第二阶邻域节点构建初始子图，得到初始子图集合；从所述初始子图集合中选取出初始子图对，所述初始子图对包括第一初始子图和第二初始子图，所述第二初始子图的中心节点为所述第一初始子图的中心节点的第一阶邻域节点；将所述初始子图对输入至待训练的图网络模型中进行识别，得到所述第一初始子图的中心节点和所述第二初始子图的中心节点之间的初始权重；根据所述初始权重和所述训练样本对应的标签对所述待训练的图网络模型进行训练，得到所述已训练的图网络模型。

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