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龙图腾网获悉浙江大华技术股份有限公司申请的专利一种目标物体穿戴识别方法、装置、电子设备和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：CN114863474B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202210347967.1，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种目标物体穿戴识别方法、装置、电子设备和存储介质是由张兴明;郑雷设计研发完成，并于2022-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种目标物体穿戴识别方法、装置、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种目标物体穿戴识别方法、装置、电子设备和存储介质，用以提高识别目标对象是否穿戴目标物体的准确率。其中，方法包括：对待识别图像进行目标检测，获得包含目标对象的目标区域图像；对目标区域图像中的目标对象进行特征提取，获得目标对象特征；确定辅助特征与目标对象特征之间的相似度；基于相似度，确定目标对象是否穿戴目标物体。由于本申请通过基于目标对象的目标对象特征与预先获得的辅助特征之间的相似度，确定目标对象是否穿戴目标物体，能够适应不同场景下对目标对象是否穿戴目标物体的识别，提高识别准确率。

本发明授权一种目标物体穿戴识别方法、装置、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种目标物体穿戴识别方法，其特征在于，该方法包括： 对待识别图像进行目标检测，获得包含目标对象的目标区域图像； 对所述目标区域图像中的目标对象进行特征提取，获得目标对象特征； 确定辅助特征与所述目标对象特征之间的相似度；所述辅助特征至少基于对第一类样本图像中的样本对象进行特征提取获得，所述第一类样本图像包括N类别子样本图像，所述子样本图像的类别是基于所述子样本图像中的样本对象是否穿戴所述目标物体确定的，所述N为大于1的整数；所述辅助特征包括：与所述N类别子样本图像中各类别子样本图像各自对应的子辅助特征，所述子辅助特征基于对至少两个目标样本图像中的样本对象进行特征提取获得；所述目标样本图像是所述子辅助特征对应的类别子样本图像中的样本图像； 所述确定辅助特征与所述目标对象特征之间的相似度，包括： 确定所述目标对象特征和所述各类别子样本图像各自对应的子辅助特征的子相似度； 基于所述相似度，确定所述目标对象是否穿戴所述目标物体； 所述基于所述相似度，确定所述目标对象是否穿戴所述目标物体，包括： 基于确定的各个子相似度，确定所述目标对象是否穿戴所述目标物体； 所述对所述目标区域中的目标对象进行特征提取，获得目标对象特征，包括： 将所述目标区域图像输入已训练的特征提取模型，通过所述特征提取模型对所述目标区域图像中的目标对象进行特征提取，获得所述目标对象特征；特征提取模型是基于第一训练样本数据集训练得到的，第一训练样本数据集至少包括第一类样本图像、第二类样本图像中的至少一种，第二类样本图像为表征样本对象穿戴不同样式的目标物体的样本图像； 所述特征提取模型是通过以下方式训练得到的： 根据所述第一训练样本数据集对待训练的特征提取模型进行循环迭代训练，输出所述已训练的特征提取模型；其中，在一次循环迭代过程中，执行以下操作： 将选取的至少两个第一训练样本数据输入所述待训练的特征提取模型，获得所述至少两个第一训练样本数据各自对应的第一训练样本对象特征； 采用基于各第一训练样本对象特征之间的相似度构建的相似度损失函数，对所述待训练的特征提取模型进行参数调整； 所述相似度损失函数是通过以下方式构建的： 针对一个样本对象特征，分别执行以下操作：将所述一个样本对象特征分别与各样本对象特征进行组合，获得至少一个特征组，每个特征组包括两个样本对象特征； 分别获得各特征组中的两个样本对象特征之间的预测相似度，并基于各预测相似度与真实相似度之间的差距，构建相似度损失函数，其中，每个特征组的真实相似度是基于包含的两个样本对象特征各自对应的样本数据的类别标签是否一致进行确定的。

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