华为技术有限公司;中国科学技术大学卢禹宁获国家专利权
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龙图腾网获悉华为技术有限公司;中国科学技术大学申请的专利类别描述的特征信息的获取方法、图像的处理方法及设备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：CN114998643B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202210491778.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权类别描述的特征信息的获取方法、图像的处理方法及设备是由卢禹宁;刘健庄;田新梅设计研发完成，并于2022-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本类别描述的特征信息的获取方法、图像的处理方法及设备在说明书摘要公布了：本申请实施例公开一种类别描述的特征信息的获取方法、图像的处理方法及设备，该方法可用于人工智能领域的图像处理领域中，方法包括：获取与C个类别中每个第一类别对应的至少两个类别描述的特征信息；根据每个第一类别对应的至少两个类别描述的特征信息和图像的特征信息，生成图像的预测类别信息，图像的预测类别包括于C个类别；根据第一损失函数，对与每个第一类别对应的至少两个类别描述的特征信息进行更新。自动学习每个类别所对应的至少两个类别描述的特征信息，且迭代更新的目标包括提高预测类别信息和正确类别信息之间的相似度，有利于获得与识别任务更为匹配的类别描述，有利于提高与同一类别中的不同图像的适配度。
本发明授权类别描述的特征信息的获取方法、图像的处理方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种类别描述的特征信息的获取方法，其特征在于，所述方法包括： 获取与C个类别中每个第一类别对应的至少两个类别描述的特征信息，所述C为大于或等于2的整数，所述第一类别的类别描述包括类别描述模板和所述第一类别，其中，所述类别描述的特征信息包括所述类别描述的高层特征，所述类别描述的高层特征为通过神经网络对所述类别描述的底层特征进行更新得到，所述类别描述的底层特征为对所述类别描述进行向量化处理后得到； 根据每个所述第一类别对应的至少两个类别描述的特征信息和图像的特征信息，生成所述图像的预测类别信息，所述预测类别信息指向的所述图像的预测类别包括于所述C个类别； 根据第一损失函数，对与每个第一类别对应的所述至少两个类别描述的特征信息进行更新，直至满足收敛条件，利用所述第一损失函数进行迭代更新的目标包括提高所述预测类别信息和所述图像的正确类别信息之间的相似度。
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华为技术有限公司;中国科学技术大学，其通讯地址为：518129 广东省深圳市龙岗区坂田华为总部办公楼；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”。
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