买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉清华大学申请的专利基于细粒度语义引导的可信多源融合目标身份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：CN121479713B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202610025703.2，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于细粒度语义引导的可信多源融合目标身份识别方法是由刘瑜;郭珮瑶;樊晨晨;毛永强;索玉玺;张霖平;王学谦;张一鸣设计研发完成，并于2026-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于细粒度语义引导的可信多源融合目标身份识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于细粒度语义引导的可信多源融合目标身份识别方法，涉及目标识别技术领域，该方法包括：将待识别目标对应的多种第一模态数据输入各模态对应的目标特征提取网络中得到各第一模态特征；将各第一模态特征分别输入各模态对应的目标证据神经网络和目标细粒度特征聚合网络中，得到第一证据向量以及第一细粒度特征向量；基于各第一证据向量生成各第一模态数据的观点，基于各第一模态数据的观点确定第一融合观点，基于各第一细粒度特征向量量化第一融合观点中各第一模态数据的观点之间的观点冲突程度；基于各第一证据向量确定第一融合证据，确定待识别目标对应的目标身份以及置信度。本发明提升了多源融合目标识别的可靠性。

本发明授权基于细粒度语义引导的可信多源融合目标身份识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于细粒度语义引导的可信多源融合目标身份识别方法，其特征在于，包括： 将待识别目标对应的多种第一模态数据输入各模态对应的目标特征提取网络中，得到各所述第一模态数据的第一模态特征；所述多种第一模态数据为不同平台探测到的多模态数据； 将各所述第一模态特征输入各模态对应的目标证据神经网络中，得到各所述第一模态特征被分配到至少两个预设类别身份中的第一证据向量，并将各所述第一模态特征输入各模态对应的目标细粒度特征聚合网络中，得到各所述第一模态特征被分配到各所述预设类别身份中的第一细粒度特征向量； 基于各所述第一证据向量生成各所述第一模态数据的观点，基于各所述第一模态数据的观点确定第一融合观点，并基于各所述第一细粒度特征向量量化所述第一融合观点中各所述第一模态数据的观点之间的观点冲突程度；所述观点冲突程度的量化用于在所述目标证据神经网络、所述目标特征提取网络以及所述目标细粒度特征聚合网络的模型训练过程中约束不同模态的证据和观点的一致性； 基于各所述第一证据向量确定第一融合证据，基于所述第一融合证据确定所述待识别目标对应的目标身份，并基于所述第一融合观点确定所述目标身份对应的置信度。

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清华大学，其通讯地址为：100084 北京市海淀区清华园；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。