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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利图像识别方法、装置、设备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：CN121305394B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511851532.0，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权图像识别方法、装置、设备和存储介质是由翁璐斌;刘瑞奇;史利民;于强;扈雷设计研发完成，并于2025-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像识别方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种图像识别方法、装置、设备和存储介质，可以应用于遥感目标检测识别领域。该方法包括：对表征目标地表区域的光学图像和合成孔径雷达图像分别进行特征提取，得到光学语义特征和合成孔径语义特征，光学语义特征和合成孔径语义特征分别表示光学图像和合成孔径雷达图像中待识别的对象的对象类别；基于注意力机制处理光学语义特征和合成孔径语义特征，得到融合语义特征；基于图像识别模型，根据融合语义特征对目标地表区域进行对象识别，得到对象识别结果。

本发明授权图像识别方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像识别方法，其特征在于，所述方法包括： 对表征目标地表区域的光学图像和合成孔径雷达图像分别进行特征提取，得到光学语义特征和合成孔径语义特征，所述光学语义特征和所述合成孔径语义特征分别表示所述光学图像和所述合成孔径雷达图像中待识别的对象的对象类别； 基于注意力机制处理所述光学语义特征和所述合成孔径语义特征，得到融合语义特征； 基于图像识别模型，根据所述融合语义特征对所述目标地表区域进行对象识别，得到对象识别结果， 所述图像识别模型是通过如下方式训练得到的： 对表征样本地表区域的光学样本图像和合成孔径雷达样本图像分别进行特征提取，得到样本光学特征和样本合成孔径特征，所述样本光学特征包括样本光学语义特征和样本光学模态特征，所述样本合成孔径特征包括样本合成孔径语义特征和样本合成孔径模态特征，所述样本光学模态特征和所述样本合成孔径模态特征分别表示所述光学样本图像和所述合成孔径雷达样本图像中的图像风格； 基于注意力机制处理所述样本光学语义特征和所述样本合成孔径语义特征，得到样本融合语义特征； 基于多元损失函数处理所述样本光学模态特征、所述样本合成孔径模态特征、所述样本融合语义特征和样本图像标签，得到多元损失值，所述多元损失函数是根据三元组损失项、正交约束损失项、光学样本图像损失项、合成孔径雷达样本图像损失项和样本融合语义特征损失项确定的，所述三元组损失项用于确保所述样本光学模态特征和所述样本合成孔径模态特征之间的边界，所述正交约束损失项用于降低所述样本光学模态特征和所述样本合成孔径模态特征之间的线性相关性； 基于所述多元损失值，训练初始图像分类模型，得到经训练的图像识别模型。

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