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龙图腾网获悉广州市香港科大霍英东研究院申请的专利一种基于兴趣点动态聚类的目标识别方法及系统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：CN120408243B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510898523.0，技术领域涉及：G06F18/23211；该发明授权一种基于兴趣点动态聚类的目标识别方法及系统是由吕道祯;高民;王周红;黄卓设计研发完成，并于2025-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于兴趣点动态聚类的目标识别方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于兴趣点动态聚类的目标识别方法及系统，其中方法包括响应于目标识别请求，获取待识别的目标显示设备的屏幕宽度物理值和屏幕宽度像素值，计算目标显示设备的屏幕分辨率，并根据屏幕分辨率，计算动态聚类参数；获取待聚类的兴趣点数据集，基于动态聚类参数对兴趣点数据集中的兴趣点数据进行缩放，得到聚类空间坐标；获取与聚类空间坐标对应的各个兴趣点数据构建的兴趣点数组，根据聚类空间坐标和与聚类空间坐标对应的兴趣点数组构建哈希表；对每一兴趣点数组进行多维度排序，根据多维度排序的结果生成兴趣点数据集的聚类中心，基于生成的各个所述聚类中心进行目标识别。本申请的方法，提高了目标识别的准确率。

本发明授权一种基于兴趣点动态聚类的目标识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于兴趣点动态聚类的目标识别方法，其特征在于，包括： 响应于目标识别请求，获取待聚类的兴趣点数据集，并获取待识别的目标显示设备的屏幕宽度物理值和屏幕宽度像素值； 基于所述屏幕宽度物理值和所述屏幕宽度像素值，计算所述目标显示设备的屏幕分辨率，并根据所述屏幕分辨率，计算动态聚类参数；其中，所述根据所述屏幕分辨率，计算动态聚类参数，包括： 其中，表示动态聚类参数，表示次方运算，表示向上取整，表示屏幕分辨率，表示屏幕宽度物理值，表示屏幕宽度像素值； 基于所述动态聚类参数对所述兴趣点数据集中的每一兴趣点数据进行缩放，得到所述兴趣点数据对应的聚类空间坐标，其中每一所述兴趣点数据均包括坐标信息、等级信息和唯一ID信息；其中，所述基于所述动态聚类参数对所述兴趣点数据集中的每一兴趣点数据进行缩放，得到所述兴趣点数据对应的聚类空间坐标，包括： 提取每一所述兴趣点数据的坐标信息，其中所述坐标信息包括横坐标和纵坐标，表示为； 基于所述动态聚类参数分别对所述横坐标和所述纵坐标进行缩放处理，得到所述聚类空间坐标，表示为： 其中，表示聚类空间坐标的横坐标，示聚类空间坐标的纵坐标，表示动态聚类参数； 获取与所述聚类空间坐标对应的各个所述兴趣点数据构建的兴趣点数组，根据所述聚类空间坐标和与所述聚类空间坐标对应的所述兴趣点数组构建哈希表；其中，所述根据所述聚类空间坐标和与所述聚类空间坐标对应的所述兴趣点数组构建哈希表，包括： 以所述聚类空间坐标作为键，以与所述聚类空间坐标对应的兴趣点数组作为值构建哈希表； 其中，在所述哈希表的构建过程中，对所述哈希表的负载因子进行实时监测，若所述负载因子超过预设的负载阈值时，对所述哈希表进行扩容操作；所述负载因子为所述哈希表中已存储的元素数量与哈希表容量的比值； 对每一所述兴趣点数组进行多维度排序，根据多维度排序的结果生成所述兴趣点数据集的聚类中心，基于生成的各个所述聚类中心进行目标识别，其中所述多维度排序被设计为依次基于每一所述兴趣点数据的所述等级信息、所述坐标信息和所述唯一ID信息进行排序。

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广州市香港科大霍英东研究院，其通讯地址为：511458 广东省广州市南沙区南沙资讯科技园科技楼；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”。