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龙图腾网获悉中国人民解放军火箭军工程大学申请的专利一种面向大规模物品分类方法及系统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：CN120744652B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202511220293.9，技术领域涉及：G06F18/2413；该发明授权一种面向大规模物品分类方法及系统是由李晓军;程鹏;姚俊萍;郭毅;刘鑫;马晓丹设计研发完成，并于2025-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向大规模物品分类方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种面向大规模物品分类方法及系统，涉及智能监督领域，该方法包括：从原始物品集合中提取视觉特征向量、语义嵌入向量及属性字段向量并进行拼接融合，得到多模态向量并降维，得到低维潜在向量；对低维潜在向量进行聚类，得到每件物品的层次标签；构建基准名称库；计算与基准模型对应的结构化属性特征集Fp和聚类簇的结构化属性特征集Fc的重叠率，确定与聚类簇匹配的类别模型；生成候选名称；检查候选名称在基准名称库中是否已存在，若存在，计算与候选名称最相近的候选名称列表供选择；若不存在，则直接使用此候选名称，得到每件物品的分类结果。本申请能够在低人工依赖的前提下，实现对海量物品数据的结构化归类与标准化命名。

本发明授权一种面向大规模物品分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向大规模物品分类方法，其特征在于，所述面向大规模物品分类方法包括： 获取原始物品集合；所述原始物品集合包括：图像、文本描述以及结构化属性字段； 从所述原始物品集合中提取视觉特征向量、语义嵌入向量以及属性字段向量； 将所述视觉特征向量、语义嵌入向量以及属性字段向量进行拼接融合，得到物品的多模态向量； 对所述多模态向量进行降维，得到低维潜在向量； 对所述低维潜在向量进行一级聚类，粗划为K1个大类簇； 对于每个大类簇再次进行二级聚类，细分为K2个小类簇，得到每件物品的层次标签；所述大类簇和小类簇构成聚类簇； 构建基准名称库；所述基准名称库中包括基准模型以及与基准模型对应的结构化属性特征集Fp； 获取所述聚类簇的结构化属性特征集Fc； 计算与基准模型对应的结构化属性特征集Fp和聚类簇的结构化属性特征集Fc的重叠率，并基于所述重叠率确定与所述聚类簇匹配的类别模型；所述类别模型包括：复用模型、扩展模型以及新建模型； 对于需要新建模型的聚类簇，根据该聚类簇的特征内容或领域术语生成候选名称； 检查所述候选名称在所述基准名称库中是否已存在，如果所述候选名称已存在，则表示命名冲突，系统将提示名称冲突并利用编辑距离或同义词库计算与所述候选名称最相近的候选名称列表供选择；如果所述候选名称不存在，则直接使用此候选名称，为其分配新的唯一ID并登记入库，得到每件物品的分类结果。

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人民解放军火箭军工程大学，其通讯地址为：710025 陕西省西安市灞桥区同心路2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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