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龍圖騰網(wǎng)獲悉浙江大華技術(shù)股份有限公司申請(qǐng)的專利一種選取特征的方法、裝置及電子設(shè)備獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114373103B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-19發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202111555215.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/771；該發(fā)明授權(quán)一種選取特征的方法、裝置及電子設(shè)備是由周曉波;朱樹磊;殷俊設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-12-17向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種選取特征的方法、裝置及電子設(shè)備在說明書摘要公布了：本申請(qǐng)公開一種選取特征的方法、裝置及電子設(shè)備，該方法包括在獲取由目標(biāo)圖像組成的原始數(shù)據(jù)集后，提取原始數(shù)據(jù)集中每張目標(biāo)圖像的目標(biāo)特征，得到由目標(biāo)特征組成的特征集合，在未觸發(fā)終止條件時(shí)，提取特征集合中的目標(biāo)特征，生成包含M個(gè)目標(biāo)特征的子特征集合，并得到根據(jù)所述特征集合生成的N個(gè)子特征集合，然后計(jì)算每個(gè)子特征集合的適應(yīng)度值，得到N個(gè)子特征集合的N個(gè)適應(yīng)度值，直到觸發(fā)終止條件時(shí)，在所有適應(yīng)度值中，選取最大的適應(yīng)度值對(duì)應(yīng)的子特征集合作為目標(biāo)特征集合?；谏鲜龇椒梢赃x取特征，有效減少聚類過程所花費(fèi)的時(shí)間或計(jì)算存儲(chǔ)資源，提高聚類準(zhǔn)確性，解決現(xiàn)有技術(shù)在聚類過程中比對(duì)耗時(shí)長(zhǎng)、資源需求高、聚類效率低的問題。

本發(fā)明授權(quán)一種選取特征的方法、裝置及電子設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種選取特征的方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取由目標(biāo)圖像組成的原始數(shù)據(jù)集；其中，所述目標(biāo)圖像為包含目標(biāo)對(duì)象的圖像； 提取所述原始數(shù)據(jù)集中每張目標(biāo)圖像的目標(biāo)特征，得到由所述目標(biāo)特征組成的特征集合；其中，所述目標(biāo)特征為所述目標(biāo)圖像中所述目標(biāo)對(duì)象的特征； 當(dāng)未觸發(fā)終止條件時(shí)，將所述特征集合分為候選特征集合和子特征集合；其中，所述候選特征集合中的目標(biāo)特征屬于所述特征集合且不屬于所述子特征集合； 獲取所述特征集合的每個(gè)目標(biāo)特征的第一選擇概率值、第二選擇概率值和選擇頻率值； 當(dāng)所述子特征集合中的目標(biāo)特征的數(shù)量小于M時(shí)，根據(jù)所述第一選擇概率值、所述第二選擇概率值、所述選擇頻率值，計(jì)算所述候選特征集合的每個(gè)目標(biāo)特征的選擇概率； 在所述候選特征集合中，提取滿足預(yù)設(shè)條件的選擇概率對(duì)應(yīng)的目標(biāo)特征，并將所述目標(biāo)特征添加到所述子特征集合中； 直到所述子特征集合中的目標(biāo)特征的數(shù)量等于M，得到包含M個(gè)目標(biāo)特征的子特征集合，并得到根據(jù)所述特征集合生成的N個(gè)子特征集合；其中，M、N為大于等于1的正整數(shù)； 計(jì)算每個(gè)子特征集合的適應(yīng)度值，得到所述N個(gè)子特征集合的N個(gè)適應(yīng)度值；其中，所述適應(yīng)度值表征根據(jù)所述子特征集合中的目標(biāo)特征進(jìn)行聚類得到聚類結(jié)果的評(píng)價(jià)指標(biāo)值； 直到觸發(fā)所述終止條件，在所有適應(yīng)度值中，選取最大的適應(yīng)度值對(duì)應(yīng)的子特征集合作為目標(biāo)特征集合。

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