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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利对象特征提取模型的生成方法及对象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：CN116992981B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202211017925.8，技术领域涉及：G06N20/20；该发明授权对象特征提取模型的生成方法及对象识别方法是由许剑清设计研发完成，并于2022-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本对象特征提取模型的生成方法及对象识别方法在说明书摘要公布了：本公开关于一种对象特征提取模型的生成方法及对象识别方法，该方法包括：从多个对象特征提取模型中获取多个待集成模型；对多个待集成模型进行特征提取性能测试，得到多个待集成模型对应的第一测试结果；从多个待集成模型中筛选出目标测试结果对应的当前集成模型；对当前集成模型和预设集成模型进行模型集成处理，得到目标集成模型；对目标集成模型和预设集成模型进行提取性能比对处理，得到目标比对结果；在目标比对结果指示预设集成模型的对象特征提取性能优于目标集成模型的对象特征提取性能的情况下，基于预设集成模型，生成目标对象特征提取模型。利用本公开实施例可以提升目标对象特征提取模型的对象特征提取性能，提高模型部署效率。

本发明授权对象特征提取模型的生成方法及对象识别方法在权利要求书中公布了：1.一种对象识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待识别对象图像和至少一个参考对象图像； 将所述待识别对象图像和所述至少一个参考对象图像输入至目标对象特征提取模型进行特征提取，得到所述待识别对象图像对应的第三对象特征信息和所述至少一个参考对象图像对应的第四对象特征信息； 基于所述第三对象特征信息和所述第四对象特征信息，对所述待识别对象图像中的目标对象进行对象识别，得到对象识别结果； 所述目标对象特征提取模型包括以下方式获取： 从多个对象特征提取模型中获取多个待集成模型，所述多个待集成模型为所述多个对象特征提取模型中未参与集成处理的对象特征提取模型； 对所述多个待集成模型进行特征提取性能测试，得到所述多个待集成模型对应的第一测试结果；所述第一测试结果表征所述多个待集成模型各自的对象特征提取性能； 从所述多个待集成模型中筛选出目标测试结果对应的当前集成模型；所述目标测试结果为所述第一测试结果中指示对象特征提取性能最优的测试结果； 对所述当前集成模型和预设集成模型进行模型集成处理，得到目标集成模型，所述预设集成模型为基于所述多个对象特征提取模型中对象特征提取性能优于所述当前集成模型的至少一个模型集成得到的； 对所述目标集成模型和所述预设集成模型进行提取性能比对处理，得到目标比对结果； 在所述目标比对结果指示所述预设集成模型的对象特征提取性能优于所述目标集成模型的对象特征提取性能的情况下，基于所述预设集成模型，生成所述目标对象特征提取模型。

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