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龙图腾网获悉中国科学院信息工程研究所申请的专利基于预训练跨模态检索的小样本多要素场景图像识别方法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：CN117453943B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202311123147.5，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权基于预训练跨模态检索的小样本多要素场景图像识别方法是由于静;熊刚;屈详颜;李镇;苟高鹏设计研发完成，并于2023-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于预训练跨模态检索的小样本多要素场景图像识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于预训练跨模态检索的小样本多要素场景图像识别方法，其步骤包括：1建立图像数据库，包括多个通用场景类别的图像和若干目标场景类别的图像，每一场景类别包括多个图像，每一图像设置对应的场景类别标签；2利用场景识别模型提取图像数据库中每一场景类别图像的特征，得到每一场景类别对应的特征数据库；根据特征数据库中同一图像的特征生成一特征向量；3对于一待类别识别的图像A，利用场景识别模型提取该图像A的特征并生成一特征向量；4场景识别模型将该图像A的特征向量分别与各所述特征数据库中的特征向量进行相似度计算；将相似度最高的特征向量对应的图像的场景类别作为该图像A的场景类别。

本发明授权基于预训练跨模态检索的小样本多要素场景图像识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于预训练跨模态检索的小样本多要素场景图像识别方法，其步骤包括： 1建立图像数据库，所述图像数据库中包括多个通用场景类别的图像和若干目标场景类别的图像，每一场景类别包括多个图像，每一图像设置对应的场景类别标签； 2利用场景识别模型提取所述图像数据库中每一场景类别图像的特征，得到每一场景类别对应的特征数据库；根据所述特征数据库中同一图像的特征生成一特征向量； 3对于一待类别识别的图像A，利用所述场景识别模型提取该图像A的特征并生成一特征向量； 4所述场景识别模型将该图像A的特征向量分别与各所述特征数据库中的特征向量进行相似度计算；将相似度最高的特征向量对应的图像的场景类别作为该图像A的场景类别； 其中，为每一场景类别设定若干与该场景类别的特点相关的场景特点关键词和场景特点物体；所述场景识别模型包括场景文本识别模型和场景物体识别模型；所述场景文本识别模型包括文本检测模型和文字识别模型，所述文本检测模型从图像i中检测出文字后，与该图像i对应的场景类别的场景特点关键词进行匹配，将检测出的匹配文字作为图像i的文本特征；所述场景物体识别模型从图像i中检测出候选物体后，与该图像i对应的场景类别的场景特点物体进行匹配，提取检测出的匹配物体的特征作为图像i的物体特征；对于新增的场景类别，获取该新增的场景类别的若干图像加入到所述图像数据库，并利用场景识别模型提取对应图像的特征生成特征向量加入到该新增的场景类别的特征数据库中。

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