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龙图腾网获悉广州城市职业学院申请的专利一种视觉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：CN120495603B 。

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：202510586295.3，技术领域涉及：G06V10/20；该发明授权一种视觉识别方法及系统是由赵彩山;龚雄文;姜春田;余港龙设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种视觉识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种视觉识别方法及系统，方法包括：获取目标场景的可见光图像、红外热成像及深度点云数据，生成时空一致的多模态异构特征张量；将多模态异构特征张量输入空间频率感知优化器，生成细节增强的优化特征矩阵；基于优化特征矩阵，采用对抗生成网络合成多尺度遮挡样本，生成对抗鲁棒性增强的识别特征向量；将识别特征向量输入自适应决策引擎，生成环境自适应的动态决策参数；根据所述动态决策参数构建多尺度验证金字塔，通过自校正模块融合各层级的置信度得分，输出最终识别结果。利用本发明实施例，能够实现高鲁棒性和高准确性的视觉识别。

本发明授权一种视觉识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种视觉识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标场景的可见光图像、红外热成像及深度点云数据，通过异构特征融合网络对多模态数据进行跨域对齐，生成时空一致的多模态异构特征张量，其中，所述异构特征融合网络采用自注意力机制融合不同光谱频段的边缘响应特征； 将所述多模态异构特征张量输入空间频率感知优化器，通过自适应高频增强滤波器重构特征图，生成细节增强的优化特征矩阵，其中，所述滤波器根据光照强度动态调整卷积核的频带权重分布； 基于所述优化特征矩阵，采用对抗生成网络合成多尺度遮挡样本，结合时间一致性约束，生成对抗鲁棒性增强的识别特征向量，其中，所述时间一致性约束通过光流场损失函数强制保留时序特征连续性； 将所述识别特征向量输入自适应决策引擎，通过强化学习驱动的图神经网络动态调整分类边界，生成环境自适应的动态决策参数，其中，所述图神经网络根据实时场景复杂度自动激活不同深度的子图结构； 根据所述动态决策参数构建多尺度验证金字塔，通过自校正模块融合各层级的置信度得分，输出最终识别结果，其中，所述自校正模块采用非对称损失函数消除跨层特征冲突。

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