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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一种图像识别方法、装置、电子设备和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：CN114283316B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202111089047.6，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权一种图像识别方法、装置、电子设备和存储介质是由郭卉设计研发完成，并于2021-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像识别方法、装置、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像识别方法、装置、电子设备和存储介质，用以提高图像分类的准确性和效率。其中，方法包括：基于图像分类联合模型的度量学习嵌入模块，提取待检测图像的第一浅层全局特征；基于图像分类联合模型的深度语义嵌入模块，提取待检测图像的第一深层语义特征；基于图像分类联合模型的语义预测模块，对第一浅层全局特征与第一深层语义特征进行特征融合，基于获得的第一融合特征对待检测图像进行多标签分类，获得待检测图像的分类结果。其中，图像分类联合模型是通过对度量学习嵌入模块与深度语义嵌入模块，进行联合训练所得到的，增强了联合学习效果，降低了特征提取耗时，有效提高了图像分类的准确性和效率。

本发明授权一种图像识别方法、装置、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像识别方法，其特征在于，该方法包括： 基于已训练的图像分类联合模型中的度量学习嵌入模块，提取待检测图像的第一浅层全局特征，所述第一浅层全局特征表征所述待检测图像的全局基础信息；以及 基于所述图像分类联合模型中的深度语义嵌入模块，提取所述待检测图像的第一深层语义特征，所述第一深层语义特征表征所述待检测图像的图像语义信息； 基于所述图像分类联合模型中的语义预测模块，对所述第一浅层全局特征与所述第一深层语义特征进行特征融合，并基于获得的第一融合特征对所述待检测图像进行多标签分类，获得所述待检测图像的分类结果； 其中，所述图像分类联合模型是通过对所述度量学习嵌入模块与所述深度语义嵌入模块，进行联合训练所得到的；用于训练所述图像分类联合模型的训练样本数据集包括多个训练样本组，所述多个训练样本组通过下列方式获得： 根据采集到的各个样本图像之间的相似度，将相似度高于指定阈值的每两个样本图像组成一个正样本对；基于各个正样本对进行样本重组，获得用于构成所述训练样本数据集的多个训练样本组，每个训练样本组包括三个训练样本：一个锚点样本，一个正样本和一个负样本，其中，所述锚点样本和所述正样本为相似度高于指定阈值的样本图像，所述负样本和所述正样本为相似度不高于指定阈值的样本图像。

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