北京邮电大学马占宇获国家专利权
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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利基于实时特征的图像识别方法、系统、设备及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：CN115830338B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202211581740.X，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权基于实时特征的图像识别方法、系统、设备及存储介质是由马占宇;尹军辉;梁孔明;王禹轩设计研发完成，并于2022-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于实时特征的图像识别方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于实时特征的图像识别方法、系统、设备及存储介质，通过根据输入的图片数据，通过编码器的神经网络提取得到样本特征；根据样本特征，得到具有类不变和判别性的识别特征；根据识别特征得到图像识别结果。本申请可以实时更新每个聚类特征以及类别代理特征，保留了特征类别中的原始特征分布以及原始数据流形，最后得到具有类不变和判别性的识别特征，大大提高了图像识别模型的性能以及识别结果准确性。
本发明授权基于实时特征的图像识别方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于实时特征的图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 根据输入的图片数据，通过基于神经网络的编码器提取得到样本特征； 根据所述样本特征，将所述样本特征与所属类别特征进行对齐，学习类不变特征；和将所述样本特征靠近所属类别代理特征，学习判别性特征；得到具有类别不变和判别性的识别特征； 根据所述识别特征得到图像检索结果； 其中，将所述样本特征与所属类别特征进行对齐，学习类不变特征，包括：给定所述样本特征中的一个特征；对所述特征施加样本到实例的对比学习过程，使所述特征与所属类别所有特征对齐； 将所述样本特征靠近所属类别代理特征，学习判别性特征，包括：给定所述样本特征中的一个特征；对所述特征施加样本到类别的对比学习过程，使所述特征与所属类别的代理特征靠近。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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