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龙图腾网恭喜平安科技(深圳)有限公司申请的专利基于多模态学习模型的分类方法、装置、设备及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：CN114708461B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202210422050.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于多模态学习模型的分类方法、装置、设备及存储介质是由唐小初;舒畅;陈又新设计研发完成，并于2022-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态学习模型的分类方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术，揭露了一种基于多模态学习模型的分类方法，包括：获取待处理图像，并提取所述待处理图像的图像特征；提取所述待处理图像的文本特征，得到文本特征集；将所述图像特征和文本特征集映射在预构建的特征融合模型的维度空间中，得到特征融合空间，并分别计算所述特征融合空间内图像特征与每个文本特征的融合特征向量；将所述融合特征向量输入预先训练完成的分类模型中执行分类操作，分类出所述待处理图像的目标类别。此外，本发明还涉及区块链技术，待处理图像可存储于区块链的节点。本发明还提出一种基于多模态学习模型的分类装置、设备以及存储介质。本发明可以提高进行图像分类时精确度。

本发明授权基于多模态学习模型的分类方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态学习模型的分类方法，其特征在于，所述方法包括：获取待处理图像，并提取所述待处理图像的图像特征；提取所述待处理图像的文本特征，得到文本特征集；在预构建的特征融合模型的维度空间中确定所述图像特征的起始点以及终止点，依次将所述文本特征集的每个文本特征在所述维度空间中执行映射，汇总所述维度空间中的所述图像特征及每个所述文本特征，得到特征融合空间，通过所述特征融合模型的第一全连接层对所述图像特征进行计算，通过第二全连接层对所述文本特征进行计算，并通过第三全连接层分别计算所述特征融合空间内图像特征与每个文本特征的融合特征向量；将所述融合特征向量输入预先训练完成的分类模型中执行分类操作，分类出所述待处理图像的目标类别。

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平安科技(深圳)有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市福田区福田街道福安社区益田路5033号平安金融中心23楼；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”。