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龙图腾网获悉京东方科技集团股份有限公司申请的专利对象识别及对象识别模型训练方法、装置、设备及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：CN116778470B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310803923.X，技术领域涉及：G06V20/64；该发明授权对象识别及对象识别模型训练方法、装置、设备及介质是由秦凯琳设计研发完成，并于2023-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本对象识别及对象识别模型训练方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种对象识别及对象识别模型训练方法、装置、设备及介质，获取样本三维图像及其对象标注、多个样本三维体素图以及待训练的对象识别模型，该对象识别模型包括二维全局特征提取网络、二维特征处理网络、三维编解码网络以及多维特征融合网络；将样本三维图像和样本三维体素图输入到该对象识别模型中，得到样本三维图像的第一对象预测结果和样本三维体素图的第二预测结果；根据第一对象预测结果、第二预测结果和对象标注调整对象识别模型的参数，如此，以得到训练后的对象识别模型。之后，基于训练好的对象识别模型对待识别三维图像中的对象进行识别，提高对象识别的准确率。

本发明授权对象识别及对象识别模型训练方法、装置、设备及介质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： 获取待识别三维图像，以及获取预先训练的对象识别模型，其中，所述对象识别模型包括二维全局特征提取网络、二维特征处理网络、三维编解码网络以及多维特征融合网络； 将所述待识别三维图像裁剪为多个待识别三维体素图； 将所述待识别三维图像和多个所述待识别三维体素图输入到所述对象识别模型中，得到对象识别结果，包括： 利用所述二维全局特征提取网络提取所述待识别三维图像的目标二维全局特征； 利用所述二维特征处理网络对所述目标二维全局特征进行特征编码，得到多个目标二维图像编码特征； 利用所述三维编码网络对所述待识别三维体素图进行特征编码，得到多个第二目标三维图像编码特征； 利用所述多维特征融合网络将所述目标二维图像编码特征与所述第二目标三维图像编码特征进行融合，得到多个目标融合特征； 利用所述三维解码网络对各所述目标融合特征及至少一个所述第二目标三维图像编码特征进行解码，得到所述待识别三维体素图的第二对象预测结果，其中，所述对象识别结果包括各所述待识别三维体素图的第二对象预测结果。

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