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龙图腾网获悉苏州元脑智能科技有限公司申请的专利对象识别方法、电子设备、存储介质和程序产品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：CN120340007B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510807225.6，技术领域涉及：G06V20/60；该发明授权对象识别方法、电子设备、存储介质和程序产品是由韩星辰;王超;吴韶华设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本对象识别方法、电子设备、存储介质和程序产品在说明书摘要公布了：本申请提供了一种对象识别方法，可以应用于人工智能技术领域。该方法包括：获取由多种类型传感器采集的关于目标区域的不同模态的多个时序信号；对多个时序信号分别进行时序特征提取，得到多个时序特征；对多个时序特征进行特征重构，得到重构特征；对重构特征进行语义特征提取，得到语义特征；对语义特征进行后处理，得到目标特征；以及利用目标特征对目标区域进行对象识别，得到识别结果。本申请还提供了一种电子设备、存储介质和程序产品。

本发明授权对象识别方法、电子设备、存储介质和程序产品在权利要求书中公布了：1.一种对象识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取由多种类型传感器采集的关于目标区域的不同模态的多个时序信号； 对多个所述时序信号分别进行时序特征提取，得到多个时序特征； 对多个所述时序特征进行特征重构，得到重构特征，包括：将多个所述时序特征进行拼接，得到拼接特征；基于特征尺度和模型参数之间的映射关系，从多个模型参数中确定与所述拼接特征的特征尺度相匹配的目标模型参数；利用配置有所述目标模型参数的稀疏自编码器对所述拼接特征进行稀疏化重构，得到初始重构特征；将进行特征提取后的初始重构特征作为第一重构特征；在所述第一重构特征与所述拼接特征的特征尺度不同的情况下，对所述第一重构特征进行特征元素补齐处理，得到预处理重构特征；利用配置有所述目标模型参数的稀疏自编码器对所述预处理重构特征进行稀疏化重构，得到第二重构特征；对所述第一重构特征和所述第二重构特征进行融合，得到重构特征；对所述重构特征进行语义特征提取，得到语义特征； 对所述语义特征进行后处理，得到目标特征；以及 利用所述目标特征对所述目标区域进行对象识别，得到识别结果； 其中，多个所述模型参数通过如下方式确定： 利用不同特征尺度的多个样本特征分别对配置有初始模型参数的稀疏自编码器进行训练，得到多个所述模型参数； 其中，利用所述样本特征对配置有所述初始模型参数的稀疏自编码器进行训练包括如下操作： 利用配置有所述初始模型参数的稀疏自编码器对所述样本特征进行稀疏化重构，得到样本重构特征； 基于所述样本特征和所述样本重构特征，确定重构损失函数； 基于所述初始模型参数中的权重矩阵、表征所述样本特征的特征尺度的样本尺度参数和可调参数矩阵，确定模型参数矩阵； 基于所述模型参数矩阵，确定正则化损失函数；以及 基于所述重构损失函数和所述正则化损失函数，对所述初始模型参数进行调整，得到与所述样本尺度参数相匹配的模型参数。

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