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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对象属性识别方法、装置、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：CN116702016B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202210167564.9，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权对象属性识别方法、装置、设备及存储介质是由樊鹏设计研发完成，并于2022-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本对象属性识别方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种对象属性识别方法、装置、设备及存储介质，可以应用于云技术、人工智能、智慧交通、车联网等各种场景，所述方法包括：获取待识别对象特征；基于对象属性识别模型，对待识别对象特征进行对象属性识别处理，得到待识别对象特征所对应的目标属性标签；其中，对象属性识别模型的训练方法包括：获取样本对象特征；基于预设网络对样本对象特征进行预训练，得到第一属性识别模型；基于第一属性识别模型以及第一输出结果，得到初始属性识别模型；基于目标函数更新初始属性识别模型的损失函数，训练得到对象属性识别模型。本申请的对象属性识别模型提高了对象属性的识别准确率。

本发明授权对象属性识别方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种对象属性识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待识别对象特征； 基于对象属性识别模型，对所述待识别对象特征进行对象属性识别处理，得到所述待识别对象特征所对应的目标属性标签； 其中，所述对象属性识别模型的训练方法包括： 获取样本对象特征；所述样本对象特征标注了样本属性标签，所述样本属性标签表征所述样本对象特征对应的样本对象属性； 基于预设网络对所述样本对象特征进行预训练，得到第一属性识别模型； 获取所述样本对象特征在所述第一属性识别模型训练收敛时对应的特征矩阵；并对所述特征矩阵进行奇异值分解处理，得到特征层参数； 以所述特征层参数为约束条件，将第一输出结果输入所述第一属性识别模型进行约束训练，得到第二属性识别模型；所述第一输出结果为所述第一属性识别模型在训练收敛时对应的目标池化层的输出结果； 取消对所述特征层参数的约束，将第二输出结果输入所述第二属性识别模型进行放松训练，得到初始属性识别模型；所述第二输出结果为所述第二属性识别模型在训练收敛时对应的目标池化层的输出结果； 基于目标函数更新所述初始属性识别模型的损失函数得到更新模型，并根据所述更新模型对所述样本对象特征进行训练，得到所述对象属性识别模型。

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