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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利目标对象的分类方法以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：CN116229145B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202211726319.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权目标对象的分类方法以及装置是由陈贺昌;于博;周泓任;丛乐乐;丛宪玲设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本目标对象的分类方法以及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种目标对象的分类方法，属于计算机技术领域。通过本申请实施例提供的技术方案，获取目标对象的第一拉曼图像、第二拉曼图像以及统计概率矩阵，该统计概率矩阵用于表示该目标对象处于多种候选状态的可能性，该统计概率矩阵是基于该目标对象的历史生理数据确定的，该历史生理数据包括该目标对象曾经处于的预设状态。对该第一拉曼图像和该第二拉曼图像进行多尺度特征提取，得到多尺度拉曼特征。基于该多尺度拉曼特征进行分类，得到该目标对象的第一分类结果。基于该第一分类结果和该统计概率矩阵，确定目标对象的第二分类结果，也即是该目标对象处于的目标状态。结合图像和统计概率矩阵对目标对象进行分类，分类的准确性较高。

本发明授权目标对象的分类方法以及装置在权利要求书中公布了：1.一种目标对象的分类方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标对象的第一拉曼图像、第二拉曼图像和统计概率矩阵，所述统计概率矩阵用于反映所述目标对象处于多种候选状态的可能性，所述统计概率矩阵是基于所述目标对象的历史生理数据确定的，所述历史生理数据用于记录所述目标对象曾经处于的预设状态，所述第一拉曼图像和所述第二拉曼图像具有不同的分辨率； 对所述第一拉曼图像和所述第二拉曼图像进行多尺度特征提取，得到多尺度拉曼特征； 基于所述多尺度拉曼特征进行分类，得到所述目标对象的第一分类结果； 基于所述第一分类结果和所述统计概率矩阵，确定所述目标对象的第二分类结果，所述第二分类结果为所述目标对象处于的目标状态，所述目标状态属于所述多种候选状态； 其中，所述基于所述多尺度拉曼特征进行分类，得到所述目标对象的第一分类结果包括： 对所述多尺度拉曼特征进行全连接，得到所述目标对象的第一分类结果，所述第一分类结果包括所述目标对象处于多种候选状态的可能性； 以及，所述基于所述第一分类结果和所述统计概率矩阵，确定所述目标对象的第二分类结果包括： 将所述第一分类结果和所述统计概率矩阵进行拼接，得到多模态矩阵； 将所述多模态矩阵与权重矩阵相乘，得到预测矩阵，所述多模态矩阵与所述权重矩阵的尺寸相同； 在所述预测矩阵中按照预设状态的维度进行加和，得到分类矩阵； 对所述分类矩阵进行归一化，得到所述目标对象的状态概率分布列，所述状态概率分布列包括所述目标对象处于多种候选状态的概率； 基于所述状态概率分布列，确定所述目标对象的第二分类结果。

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