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龙图腾网获悉北京达佳互联信息技术有限公司申请的专利图像识别方法、装置及设备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：CN114463612B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202111659047.5，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权图像识别方法、装置及设备是由熊晏民设计研发完成，并于2021-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像识别方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本公开关于一种图像识别方法、装置及设备，涉及图像识别技术领域。该方法包括：获取待识别图像；识别待识别图像对应的场景类别；检测待识别图像中包含的面部区域，识别面部区域对应的面部属性信息；对待识别图像进行对象检测，得到待识别图像中的对象区域；若对象区域中存在目标对象的身体区域，且身体区域与面部区域对应于同一目标对象，则将面部属性信息与目标对象关联标记，得到目标对象信息；若对象区域中存在非目标对象区域，则识别非目标对象区域对应的对象类别，得到非目标对象类别信息；输出场景类别信息、目标对象信息和非目标对象类别信息。本公开在获取待识别图像后，可以同时获取该待识别图像对应的多种属性信息，通用性较好。

本发明授权图像识别方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种图像识别方法，其特征在于，应用于移动终端，所述方法包括： 获取待识别图像； 识别所述待识别图像对应的场景类别，得到场景类别信息； 检测所述待识别图像中包含的面部区域，识别所述面部区域对应的面部属性信息； 对所述待识别图像进行对象检测，得到所述待识别图像中的对象区域； 若所述对象区域中存在目标对象的身体区域，且所述身体区域与所述面部区域对应于同一目标对象，则将所述面部属性信息与所述目标对象关联标记，得到目标对象信息；若所述对象区域中存在非目标对象区域，则识别所述非目标对象区域对应的对象类别，得到非目标对象类别信息； 输出所述场景类别信息、所述目标对象信息和所述非目标对象类别信息； 不同识别处理使用的目标识别模型的训练步骤包括：获取与所述目标识别模型对应的训练样本图像和训练样本图像对应的监督向量；以目标识别模型作为学生模型，将所述训练样本图像分别输入使用训练样本图像预先训练的多个老师模型和所述目标识别模型，得到多个老师模型分别输出的分类预测向量和所述目标识别模型输出的分类预测向量；确定所述监督向量与所述多个老师模型分别输出的分类预测向量对应的均值向量；确定所述均值向量与所述目标识别模型输出的分类预测向量之间的第一KL散度损失；将所述均值向量和所述目标识别模型输出的分类预测向量输入判别器模型，以确定所述判别器模型对应的判别损失；根据所述第一KL散度损失与所述判别损失，调整所述目标识别模型的参数； 对所述训练样本图像进行不同的数据增强处理，得到第一训练样本图像和第二训练样本图像；根据第一训练样本图像输入所述目标识别模型后得到的第一分类预测结果和第一训练样本图像对应的监督信息，确定第一交叉熵损失；根据第二训练样本图像输入所述目标识别模型后得到的第二分类预测结果和第二训练样本图像对应的监督信息，确定第二交叉熵损失；确定第一训练样本图像与第二训练样本图像分别输入到所述目标识别模型后，各同级卷积层之间的特征相似度损失；确定第一分类预测结果作为老师模型的输出结果，第二分类预测结果作为学生模型的输出结果时的第二KL散度损失，并确定第一分类预测结果作为学生模型的输出结果，第二分类预测结果作为老师模型的输出结果时的第三KL散度损失；根据第一交叉熵损失、第二交叉熵损失、特征相似度损失、第二KL散度损失和第三KL散度损失，调整所述目标识别模型的参数，得到最终的目标识别模型。

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