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龙图腾网获悉中国科学院长春光学精密机械与物理研究所申请的专利一种基于特征共享的未知目标检测方法和存储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：CN114359549B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202210005885.9，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于特征共享的未知目标检测方法和存储介质是由高文;汤洋;郝志成;朱明设计研发完成，并于2022-01-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征共享的未知目标检测方法和存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于特征共享的未知目标检测方法和存储介质，先通过获取样本图像数据，对样本图像数据进行分类；而后根据所述样本图像数据的所属类别对样本图像数据进行属性分解，获得若干属性特征，并为每个属性特征赋予不同的属性标签；再将所有属性特征和属性标签输入检测模型进行训练，得到训练完成的检测模型；而后将待检测图像输入到训练完成的检测模型中，输出检测结果。由于将样本图像数据依照属性进行了分解，每一样本图像数据都会适应性生成一个或多个属性特征，从而有效拓宽了样本数量。同时，针对各个属性特征进行识别训练，使得训练完成的检测模型判断出待检测图像的类别，有效提升了目标检测的识别速度。

本发明授权一种基于特征共享的未知目标检测方法和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于特征共享的未知目标检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取样本图像数据，对所述样本图像数据进行数据扩增，对样本图像数据进行分类；对所述样本图像数据进行数据扩增包括：对所述样本图像数据进行识别，提取关键信息和第一背景信息；根据第一背景信息的亮度信息和色调信息，从背景数据库中获取与所述第一背景信息相适配的第二背景信息，对所述关键信息和所述第二背景信息进行组合得到扩增后的样本图像数据，使得所述第二背景信息与关键信息融合后就更接近于原始的样本图像数据； 根据所述样本图像数据的所属类别对样本图像数据进行属性分解，获得若干属性特征的局部图像，并为每个属性特征赋予不同的属性标签； 将所有属性特征和属性标签输入检测模型进行训练，得到训练完成的检测模型； 将待检测图像输入到训练完成的检测模型中，输出检测结果，包括：将所述待检测图像以及所述待检测图像对应的属性描述信息输入到训练完成的检测模型中，训练完成的检测模型根据所述属性描述信息在所述待检测图像中识别出相应的属性特征；将训练完成的检测模型中所包含的属性特征与所述待检测图像进行匹配，根据从所述待检测图像中识别出的属性特征确定所述待检测图像的所属类别并输出；所述属性描述信息包括文字信息或局部图像信息。

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中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，其通讯地址为：130033 吉林省长春市经济技术开发区东南湖大路3888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”。

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