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龙图腾网获悉浙江大华技术股份有限公司申请的专利场景自适应特征提取方法、电子设备和可读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：CN117173495B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202311100297.4，技术领域涉及：G06V10/77；该发明授权场景自适应特征提取方法、电子设备和可读存储介质是由段富治;余言勋;牛中彬;黄宇;王亚运;何正海;杨雪峰设计研发完成，并于2023-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本场景自适应特征提取方法、电子设备和可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种场景自适应特征提取方法、电子设备和可读存储介质，该方法包括：获取训练后的初始文本模块和初始图像模块；获得目标场景的目标文本和目标图像，将目标文本输入初始文本模块，得到目标文本特征，构建与初始图像模块的第一特征分支相并列的第二特征分支，得到自适应图像模块；利用目标图像和目标文本特征调整第二特征分支，得到训练后的自适应图像模块；训练损失与目标文本特征以及目标图像分别经过第一特征分支和第二特征分支后得到特征相关；将目标场景中采集的待处理图像输入自适应图像模块，得到第一特征分支和第二特征分支分别输出的特征并融合，得到待处理图像的目标图像特征。上述方案，能够提高多场景下特征提取的泛化性。

本发明授权场景自适应特征提取方法、电子设备和可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种场景自适应特征提取方法，其特征在于，包括： 获取训练后的图文匹配模型；其中，所述图文匹配模型包括初始文本模块和初始图像模块； 响应于获得目标场景的目标文本和目标图像，将所述目标文本输入所述初始文本模块，得到目标文本特征，在所述初始图像模块中，构建与所述初始图像模块的第一特征分支相并列的第二特征分支，得到自适应图像模块； 利用所述目标图像和所述目标文本特征调整所述第二特征分支的参数，得到训练后的自适应图像模块；其中，训练损失与所述目标文本特征，以及所述目标图像分别经过所述第一特征分支和所述第二特征分支后得到特征相关；所述自适应图像模块是基于以下步骤训练得到的：将所述目标图像输入所述自适应图像模块，得到所述第一特征分支输出的第一训练特征和所述第二特征分支输出的第二训练特征；基于所述第一训练特征和所述第二训练特征得到第一损失，基于所述第二训练特征和所述目标文本特征得到第二损失；基于所述第一损失和所述第二损失，确定所述训练损失，并基于所述训练损失对所述第二特征分支的参数进行调整，直至满足收敛条件，得到训练后的所述自适应图像模块； 将所述目标场景中采集的待处理图像输入训练后的所述自适应图像模块，得到所述第一特征分支和所述第二特征分支分别输出的特征并融合，得到所述待处理图像的目标图像特征。

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