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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利基于自适应动态特征聚合的视觉场景识别方法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：CN119380159B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411500464.9，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于自适应动态特征聚合的视觉场景识别方法是由王超群;李运设计研发完成，并于2024-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应动态特征聚合的视觉场景识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应动态特征聚合的视觉场景识别方法，该方法获取待识别的视觉场景图像；将视觉场景图像输入至训练好的视觉场景识别模型中进行场景识别，得到视觉场景识别结果；其中，视觉场景识别模型通过以下步骤训练得到：获取视觉场景训练图像，并对视觉场景训练图像进行特征提取，得到局部特征；对局部特征进行多层动态池化聚合，得到拼接特征；根据可学习原型，对拼接特征进行原型特征选择，得到全局优化特征；根据全局优化特征，对初始化的视觉场景识别模型进行参数更新，得到训练好的视觉场景识别模型。该方法提供的视觉场景识别模型可以有效提高视觉场景识别的鲁棒性和识别效果。本发明涉及计算机视觉技术领域。

本发明授权基于自适应动态特征聚合的视觉场景识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应动态特征聚合的视觉场景识别方法，其特征在于，包括： 获取待识别的视觉场景图像； 将所述视觉场景图像输入至训练好的视觉场景识别模型中进行场景识别，得到视觉场景识别结果； 其中，所述训练好的视觉场景识别模型通过以下步骤训练得到： 获取视觉场景训练图像，并对所述视觉场景训练图像进行特征提取，得到局部特征； 对所述局部特征进行多层动态池化聚合，得到拼接特征，所述拼接特征用于表征与所述视觉场景训练图像对应的全局图像信息和局部图像信息； 根据可学习原型，对所述拼接特征进行原型特征选择，得到全局优化特征； 根据所述全局优化特征，对初始化的视觉场景识别模型进行参数更新，得到所述训练好的视觉场景识别模型； 所述根据可学习原型，对所述拼接特征进行原型特征选择，得到所述全局优化特征，包括： 根据所述可学习原型，对所述拼接特征进行动态重要元素学习，得到目标特征矩阵，所述目标特征矩阵用于表征每个所述可学习原型与所述拼接特征每个特征元素之间的相似性的集合； 根据所述目标特征矩阵，对所述拼接特征进行元素聚合，得到元素聚合特征； 对所述元素聚合特征进行特征优化，得到所述全局优化特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华南师范大学，其通讯地址为：510631 广东省广州市天河区中山大道西55号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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