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龙图腾网获悉熵基科技股份有限公司申请的专利一种识别特征的提取方法、装置、设备及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：CN116469136B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202310440247.4，技术领域涉及：G06V40/12；该发明授权一种识别特征的提取方法、装置、设备及存储介质是由杨奇设计研发完成，并于2023-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种识别特征的提取方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种识别特征的提取方法、装置、设备及存储介质，方法包括：通过获取初始四维张量数据，其包含图像数量的信息、输入通道数量的信息、图像宽的信息和图像高的信息，将初始四维张量数据输入预先建立的特征识别模块，输出与图像数量相同的识别特征，每个识别特征的维度数量为特征识别模块的输出通道数量，其中，输出通道数量大于输入通道数量，特征识别模块包括第一卷积层、第一批量归一化层、第一最大值池化层、第二卷积层、第二批量归一化层和第二最大值池化层。可见，由于输出通道数量大于输入通道数量，模块所输出的识别特征中能够具备更多的特征维度信息，提高了特征信息的提取丰富度，有助于准确提取有效信息。

本发明授权一种识别特征的提取方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种识别特征的提取方法，其特征在于，包括： 获取初始四维张量数据，所述初始四维张量数据包含图像数量的信息、输入通道数量的信息、图像宽的信息和图像高的信息； 将所述初始四维张量数据输入预先建立的特征识别模块，输出与所述图像数量相同的识别特征，每个识别特征的维度数量为所述特征识别模块的输出通道数量，其中，所述输出通道数量大于所述输入通道数量，所述特征识别模块包括第一卷积层、第一批量归一化层、第一最大值池化层、第二卷积层、第二批量归一化层和第二最大值池化层； 所述初始四维张量数据的图像宽及图像高均为8像素； 将所述初始四维张量数据输入预先建立的特征识别模块，输出与所述图像数量相同的识别特征，包括： 按照先卷积、再归一化，最后最大值池化的处理顺序，通过预先建立的特征识别模块对所述初始四维张量数据进行处理两轮，得到中间四维张量数据，所述中间四维张量数据的图像宽及图像高均为2像素； 通过所述特征识别模块对所述中间四维张量数据进行通道变换卷积、归一化处理和最大值池化处理，得到目标四维张量数据，所述目标四维张量数据的图像宽及图像高均为单像素，所述目标四维张量数据的维度数量为输出通道数量； 通过所述特征识别模块对所述目标四维张量数据进行特征重塑，得到与所述图像数量相同的识别特征； 所述中间四维张量数据的通道数量为384； 通过所述特征识别模块对所述中间四维张量数据进行通道变换卷积、归一化处理和最大值池化处理，得到目标四维张量数据，包括： 通过所述特征识别模块中的第二卷积层，对所述中间四维张量数据进行通道变换卷积，得到第六数据，所述第一卷积层的卷积核大小为3*3，第一卷积层用于接收384通道的四维张量数据的输入，输出512通道的数据； 通过所述特征识别模块中的第二批量归一化层，对所述中间四维张量数据进行归一化处理，得到第七数据； 通过所述特征识别模块中的第二最大值池化层，对所述第七数据进行最大值池化处理，得到第八数据，所述第二最大值池化层的池化核大小为2*2； 通过所述第二批量归一化层，对所述第八数据进行归一化处理，得到目标四维张量数据。

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