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龙图腾网获悉南京一目智能科技有限公司申请的专利一种衣物检测方法、装置、电子设备及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：CN119723102B 。

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：202411654363.7，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权一种衣物检测方法、装置、电子设备及存储介质是由杨飞;李智强;陈天一设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种衣物检测方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种衣物检测方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取待检测衣物图像；获取衣物检测模型；利用所述衣物检测模型根据所述待检测衣物图像，输出衣物检测结果。本申请能够利用衣物检测模型实现衣物自动检测，提高衣物检测的效率和准确度，可广泛应用于图像处理技术领域。

本发明授权一种衣物检测方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种衣物检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取待检测衣物图像； 构建胶囊网络模型； 获取样本数据集；所述样本数据集包括多个带有衣物属性标签的衣物检测图像； 对所述样本数据集进行划分，确定验证集和多个批次训练集； 将各所述批次训练集依次输入至所述胶囊网络模型，利用所述胶囊网络模型进行图像特征学习，确定所述胶囊网络模型中的多个激活胶囊并计算各所述激活胶囊对应的相对熵； 根据所述胶囊网络模型中各所述激活胶囊对应的所述相对熵，对所述胶囊网络模型进行参数优化，获得对应的所述衣物检测模型； 利用所述验证集对所述衣物检测模型进行模型评估，确定模型评估结果，根据所述模型评估结果确定是否停止训练所述衣物检测模型； 利用所述衣物检测模型根据所述待检测衣物图像，输出衣物检测结果； 所述将各所述批次训练集依次输入至所述胶囊网络模型，利用所述胶囊网络模型进行图像特征学习，确定所述胶囊网络模型中的多个激活胶囊并计算各所述激活胶囊对应的相对熵，具体包括： 对各所述批次训练集进行排序，确定排序列表，获取所述排序列表中排名最前的所述批次训练集为当前训练集； 构建激活胶囊数组集合； 利用所述当前训练集对所述胶囊网络模型进行训练，从所述胶囊网络模型中包含的多个特征提取胶囊中确定若干个所述激活胶囊，其中，所述激活胶囊输出对应于所述当前训练集的当前特征向量，所述特征向量进行归一化后的模大于给定激活阈值； 根据各所述激活胶囊的所述当前特征向量，计算各所述激活胶囊对应于所述当前训练集的特征向量概率分布中心值； 获取各所述激活胶囊的胶囊标识，将所述当前训练集、各所述激活胶囊的所述胶囊标识和各所述激活胶囊对应的所述特征向量概率分布中心值进行绑定，存储至所述激活胶囊数组集合； 当确定所述当前训练集不为所述排序列表中排名最后的所述批次训练集时，获取下一批次训练集为所述当前训练集，然后返回利用所述当前训练集对所述胶囊网络模型进行训练，从所述胶囊网络模型中包含的多个特征提取胶囊中确定若干个所述激活胶囊这一步骤，直至确定所述当前训练集为所述排序列表中排名最后的所述批次训练集； 当确定所述当前训练集为所述排序列表中排名最后的所述批次训练集时，针对各所述批次训练集，从所述激活胶囊数组集合中确定所述批次训练集对应的多个所述激活胶囊和各所述激活胶囊对应于所述批次训练集对应的所述特征向量概率分布中心值，获取所述激活胶囊对应的历史特征向量概率分布均值，根据各所述激活胶囊的所述历史特征向量概率分布均值和对应于所述批次训练集的所述特征向量概率分布中心值，计算各所述激活胶囊对应于所述批次训练集的所述相对熵。

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