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龙图腾网获悉浙江大华技术股份有限公司申请的专利对象识别方法和装置、存储介质及电子设备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：CN114267021B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202111583692.3，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权对象识别方法和装置、存储介质及电子设备是由李松;王亚运;余言勋;刘智辉设计研发完成，并于2021-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本对象识别方法和装置、存储介质及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种对象识别方法和装置、存储介质及电子设备。其中，该方法包括：利用训练后的对象识别网络，对包含待处理对象的道路图像进行多次识别处理，得到多个对象识别信息；其中，对象识别信息中至少包含针对待处理对象进行预测后得到的预测关键点信息和类别信息；对象识别网络是基于样本道路图像中历史对象的预测关键点信息和对应的标注关键点信息之间的差异信息进行训练得到的；基于多个对象识别信息，确定对待处理对象进行识别后得到的对象类别、位置信息和关键点。本发明解决了由于相关技术中由于采用多阶段识别技术手段造成的车辆识别效率较低的技术问题。

本发明授权对象识别方法和装置、存储介质及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种对象识别方法，其特征在于，包括： 利用训练后的对象识别网络，对包含待处理对象的道路图像进行多次识别处理，得到多个对象识别信息；其中，所述对象识别信息中至少包含针对所述待处理对象进行预测后得到的预测关键点信息和类别信息；所述对象识别网络是基于样本道路图像中历史对象的预测关键点信息和对应的标注关键点信息之间的差异信息进行训练得到的；所述对象识别网络包括N个子识别网络；每个所述子识别网络中包含识别层；所述识别层包括：检测头结构和检测输出结构，所述检测头结构包括第二最大池化层、检测卷积层及全局处理层，其中，所述检测卷积层中第一检测卷积层与第二检测卷积层具有相同卷积核尺寸，但步长不同且输出通道数不同；所述全局处理层中包括：全局最大池化层以及第一处理卷积层和第二处理卷积层，所述第一处理卷积层与所述第二处理卷积层具有相同卷积核尺寸和步长，但输出通道数不同；所述检测卷积层的输出结果与所述全局处理层的输出结果将进行乘法运算，得到第一运算结果；所述第二最大池化层与所述第一运算结果将进行加法运算，得到第二运算结果；所述第二运算结果将输入所述检测输出结构； 基于所述多个对象识别信息，确定对所述待处理对象进行识别后得到的对象类别、位置信息和关键点。

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