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龍圖騰網獲悉蘇州元腦智能科技有限公司申請的專利對象識別方法、電子設備、存儲介質和程序產品獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120340007B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510807225.6，技術領域涉及：G06V20/60；該發明授權對象識別方法、電子設備、存儲介質和程序產品是由韓星辰;王超;吳韶華設計研發完成，并于2025-06-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本對象識別方法、電子設備、存儲介質和程序產品在說明書摘要公布了：本申請提供了一種對象識別方法，可以應用于人工智能技術領域。該方法包括：獲取由多種類型傳感器采集的關于目標區域的不同模態的多個時序信號；對多個時序信號分別進行時序特征提取，得到多個時序特征；對多個時序特征進行特征重構，得到重構特征；對重構特征進行語義特征提取，得到語義特征；對語義特征進行后處理，得到目標特征；以及利用目標特征對目標區域進行對象識別，得到識別結果。本申請還提供了一種電子設備、存儲介質和程序產品。

本發明授權對象識別方法、電子設備、存儲介質和程序產品在權利要求書中公布了：1.一種對象識別方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取由多種類型傳感器采集的關于目標區域的不同模態的多個時序信號； 對多個所述時序信號分別進行時序特征提取，得到多個時序特征； 對多個所述時序特征進行特征重構，得到重構特征，包括：將多個所述時序特征進行拼接，得到拼接特征；基于特征尺度和模型參數之間的映射關系，從多個模型參數中確定與所述拼接特征的特征尺度相匹配的目標模型參數；利用配置有所述目標模型參數的稀疏自編碼器對所述拼接特征進行稀疏化重構，得到初始重構特征；將進行特征提取后的初始重構特征作為第一重構特征；在所述第一重構特征與所述拼接特征的特征尺度不同的情況下，對所述第一重構特征進行特征元素補齊處理，得到預處理重構特征；利用配置有所述目標模型參數的稀疏自編碼器對所述預處理重構特征進行稀疏化重構，得到第二重構特征；對所述第一重構特征和所述第二重構特征進行融合，得到重構特征；對所述重構特征進行語義特征提取，得到語義特征； 對所述語義特征進行后處理，得到目標特征；以及 利用所述目標特征對所述目標區域進行對象識別，得到識別結果； 其中，多個所述模型參數通過如下方式確定： 利用不同特征尺度的多個樣本特征分別對配置有初始模型參數的稀疏自編碼器進行訓練，得到多個所述模型參數； 其中，利用所述樣本特征對配置有所述初始模型參數的稀疏自編碼器進行訓練包括如下操作： 利用配置有所述初始模型參數的稀疏自編碼器對所述樣本特征進行稀疏化重構，得到樣本重構特征； 基于所述樣本特征和所述樣本重構特征，確定重構損失函數； 基于所述初始模型參數中的權重矩陣、表征所述樣本特征的特征尺度的樣本尺度參數和可調參數矩陣，確定模型參數矩陣； 基于所述模型參數矩陣，確定正則化損失函數；以及 基于所述重構損失函數和所述正則化損失函數，對所述初始模型參數進行調整，得到與所述樣本尺度參數相匹配的模型參數。

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