杭州高新区(滨江)区块链与数据安全研究院;浙江大学谢钟乐获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州高新区(滨江)区块链与数据安全研究院;浙江大学申请的专利基于描述文本生成的缺失多标签图像识别方法和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：CN120708227B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202511196536.X，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权基于描述文本生成的缺失多标签图像识别方法和装置是由谢钟乐;彭程;李佳烨;杨定裕;陈珂;骆歆远;寿黎但设计研发完成，并于2025-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于描述文本生成的缺失多标签图像识别方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于描述文本生成的缺失多标签图像识别方法和装置，该方法通过将缺失多标签图像输入初始预测模型的文本生成分支，输出自然语言描述文本；将自然语言描述文本输入初始预测模型的标签预测分支，输出预测伪标签；预测伪标签用于补齐缺失多标签图像的标签，得到伪真实标签，将伪真实标签作为训练样本，优化初始预测模型的参数，得到目标预测模型；将待识别图像输入至目标预测模型中进行标签预测，输出待识别图像的预测标签集，解决了缺失多标签图像识别性能较差的问题，通过为图像生成自然语言描述并对自然语言描述进行分析，获取到更多的潜在语义信息，从而弥补标签信息的不足，提高模型的稳定性和识别精度。
本发明授权基于描述文本生成的缺失多标签图像识别方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于描述文本生成的缺失多标签图像识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取包括文本生成分支和标签预测分支的初始预测模型；将缺失多标签图像输入所述文本生成分支，输出自然语言描述文本；将所述自然语言描述文本输入所述标签预测分支，输出预测伪标签；所述预测伪标签用于补齐所述缺失多标签图像的标签，得到伪真实标签；以所述伪真实标签为训练样本，优化所述初始预测模型的参数，得到目标预测模型； 将待识别图像输入至所述目标预测模型中进行标签预测，输出所述待识别图像的预测标签集； 其中，所述文本生成分支，包括：视觉编码器和多模态生成模型； 所述视觉编码器，用于提取缺失多标签图像的全局特征和局部区域特征，得到多层次视觉表示； 所述多模态生成模型，用于基于所述多层次视觉表示，生成包括对象、属性及场景信息的自然语言描述文本。
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杭州高新区(滨江)区块链与数据安全研究院;浙江大学，其通讯地址为：310051 浙江省杭州市滨江区物联网孵化器大楼2号楼A楼4-7层；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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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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