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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一致性约束的跨域多视角目标识别方法及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：CN116129205B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202310149726.0，技术领域涉及：G06V10/77；该发明授权一致性约束的跨域多视角目标识别方法及装置是由李文辉;李越;刘安安;宋丹;魏志强;聂婕;袁春鑫;刘文;刘敏设计研发完成，并于2023-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一致性约束的跨域多视角目标识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种一致性约束的跨域多视角目标识别方法及装置，包括：设计基于引力场的特征嵌入空间，通过对支点特征的选择以及特征移动机制，构建特征引力场，引导跨域样本移动到特征分布空间的合适位置；基于原型学习使用标记的源域特征更新源域原型，使用伪标记的目标域特征更新目标域原型，实现语义表示的学习；使用实例和原型之间的相似性来代替对类别的概率预测，利用相似度将实例与所有原型关联起来，中和错误伪标签对目标原型计算的影响；引用一致性正则化项来约束相似性度量，使用KL散度构建实例与原型相似度的一致性；以单个实例为基准或构建实例对，增强跨域多视角目标检索性能。

本发明授权一致性约束的跨域多视角目标识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种一致性约束的跨域多视角目标识别方法，其特征在于，所述方法由处理器执行，包括以下步骤： 利用卷积神经网络提取源域图像特征和目标域目标物体的多视图特征； 基于对抗学习策略，通过训练分类器和鉴别器，引导源域、目标域的全局对齐； 设计基于引力场的特征嵌入空间，通过对支点特征的选择以及特征移动机制，构建特征引力场，引导跨域样本移动到特征分布空间的合适位置； 基于原型学习使用标记的源域特征更新源域原型，使用伪标记的目标域特征更新目标域原型，实现语义表示的学习； 使用实例和原型之间的相似性来代替对类别的概率预测，利用相似度将实例与所有原型关联起来，中和错误伪标签对目标原型计算的影响；引用一致性正则化项来约束相似性度量，使用KL散度构建实例与原型相似度的一致性； 以单个实例为基准，度量来自两个不同域的原型之间的相似性，鼓励单个实例与属于同一类别的跨域原型具有一致的相似性，利用实例指导原型的对齐，并缩小跨域原型之间的距离； 构建实例对，并以实例对为基准，探索实例对与单个原型之间一致的相似性，实现在特征级和语义级上缩小实例之间的类内距离，增强跨域多视角目标检索性能； 所述构建特征引力场为： ； 其中，为混合系数； 所述引导跨域样本移动到特征分布空间的合适位置为： 采用对样本的正向移动进行约束： ； 对于样本背离负方向的移动用进行约束：其中，为引力场中正向支点，为引力场中负向支点，为场中所有支点； 。

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天津大学，其通讯地址为：300072 天津市南开区卫津路92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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