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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属性信息的确定方法、装置、存储介质及电子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：CN114219073B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202111496567.9，技术领域涉及：G06V20/62；该发明授权属性信息的确定方法、装置、存储介质及电子装置是由刘天赐;程博设计研发完成，并于2021-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本属性信息的确定方法、装置、存储介质及电子装置在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种属性信息的确定方法、装置、存储介质及电子装置，其中，该方法包括：使用训练后的目标网络模型目标图像，以确定目标图像中包括的目标对象的目标属性信息；其中，目标网络模型是利用多组训练数据通过如下方式训练初始网络模型得到的：通过初始网络模型分析每组训练数据中包括的训练图像，以确定训练图像中包括的训练对象的预测位置信息；基于预测位置信息确定预测极坐标参数；基于每组训练数据中包括的训练对象的标签信息中包括的标签位置信息确定标签极坐标参数；基于预测极坐标参数以及标签极坐标参数确定初始网络模型的位置损失值，基于位置损失值更新初始网络模型的网络参数，得到目标网络模型。

本发明授权属性信息的确定方法、装置、存储介质及电子装置在权利要求书中公布了：1.一种属性信息的确定方法，其特征在于，包括： 使用训练后的目标网络模型分析目标图像，以确定目标图像中包括的目标对象的目标属性信息； 其中，所述目标网络模型是利用多组训练数据通过如下方式训练初始网络模型得到的：通过所述初始网络模型分析每组所述训练数据中包括的训练图像，以确定所述训练图像中包括的训练对象的预测位置信息；基于所述预测位置信息确定预测极坐标参数；基于每组所述训练数据中包括的所述训练对象的标签信息中包括的标签位置信息确定标签极坐标参数；基于预测极坐标参数以及所述标签极坐标参数确定所述初始网络模型的位置损失值，基于所述位置损失值更新所述初始网络模型的网络参数，得到所述目标网络模型； 使用训练后的目标网络模型分析目标图像，以确定目标图像中包括的目标对象的目标属性信息包括：使用所述目标网络模型确定所述目标图像的目标特征；使用所述目标网络模型对所述目标特征进行采样处理，得到多个特征；融合多个所述特征，得到融合特征；基于所述融合特征确定所述目标属性信息； 基于所述融合特征确定所述目标属性信息包括：基于所述融合特征确定所述目标对象在所述目标图像中的图像区域；基于所述图像区域以及所述融合特征确定所述目标属性信息； 使用所述目标网络模型对所述目标特征进行采样处理，得到多个特征包括：对所述目标特征进行N次下采样处理，得到N+1个不同尺度的第一特征，将所述第一特征中包括的最后一个特征进行N次上采样处理，得到N+1个不同尺度的第二特征；融合多个所述特征，得到融合特征包括：将所述第一特征与所述第二特征中包括的尺度相同的特征进行融合，得到所述融合特征。

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