买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种基于虚拟数据生成的目标泛化性识别方法及装置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：CN120747490B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511263802.6，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于虚拟数据生成的目标泛化性识别方法及装置是由刘敏;翟尔博;李若霖;边远;王耀南设计研发完成，并于2025-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于虚拟数据生成的目标泛化性识别方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于虚拟数据生成的目标泛化性识别方法及装置，本申请的目标泛化性识别方法依赖生成的虚拟数据，设计了目标‑风格文本提示模板并结合文生图大模型，生成了高保真且多样化的虚拟数据；利用视觉语言大模型和映射网络，提取并优化了目标内容特征，降低了风格特征对目标内容特征的影响；通过计算真实目标图像的目标内容特征和参考目标图像的目标文本特征之间的余弦相似度，实现了对真实目标图像的目标泛化性识别，提高了虚拟数据训练的模型在真实场景中的适应性和识别准确率，为虚拟数据在实际应用中的价值挖掘提供了有力支持。

本发明授权一种基于虚拟数据生成的目标泛化性识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于虚拟数据生成的目标泛化性识别方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：基于实际应用场景下目标的训练数据的相关特征，生成提示文本； S2：将所述提示文本输入预训练好的文生图大模型，生成目标在所述实际应用场景下的虚拟数据； S3：将所述虚拟数据输入视觉语言大模型，生成所述虚拟数据的视觉全局特征、目标伪词、风格伪词；所述视觉语言大模型包括CLIP视觉编码器、CLIP文本编码器、目标映射网络、风格映射网络和内容映射网络； S4：将所述目标伪词和风格伪词嵌入预定义的目标-风格文本模板并将所述目标伪词嵌入预定义的目标文本模板并分别通过CLIP文本编码器进行处理，获得目标-风格文本特征及目标文本特征； S5：将所述视觉全局特征和目标-风格文本特征作构建为第一正样本对，使所述视觉语言大模型基于所述第一正样本对学习目标映射网络和风格映射网络，以更新所述CLIP视觉编码器； S6：将所述视觉全局特征投影输入所述内容映射网络，获得目标内容特征； S7：将所述目标内容特征和所述目标文本特征构建为第二正样本对，使所述内容映射网络基于所述第二正样本对进行对比学习，以更新所述内容映射网络； S8：基于更新的所述视觉语言大模型计算参考目标图像的目标文本特征，并基于更新的视觉语言大模型计算真实目标图像的目标内容特征； S9：计算真实目标图像的目标内容特征和参考目标图像的目标文本特征之间的余弦相似度，基于所述余弦相似度排序结果获得目标泛化性识别结果。

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湖南大学，其通讯地址为：410082 湖南省长沙市岳麓区麓山南路1号；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。