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龙图腾网恭喜山东浪潮创新创业科技有限公司申请的专利虚拟目标识别方法、装置、电子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：CN119672444B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202510185928.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权虚拟目标识别方法、装置、电子设备及存储介质是由祝发;胡清;李洋;鲁延泽;董晨晨设计研发完成，并于2025-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本虚拟目标识别方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提出一种虚拟目标识别方法、装置、电子设备及存储介质。虚拟目标识别方法包括：获取待识别的样本图像；对样本图像进行特征提取处理，得到图像特征；根据图像特征构建待识别数据；基于预先训练的目标识别模型处理待识别数据，得到样本图像中的目标的目标识别结果；基于预先训练的风格识别模型处理样本图像中目标的图像信息以及样本图像中的背景区域的图像信息，得到样本图像的第一风格识别结果和目标的第二风格识别结果；根据第一风格识别结果和第二风格识别结果确定目标和样本图像之间的风格差异度；根据风格差异度和目标识别结果，确定样本图像以及目标的识别结果。本申请涉及计算机视觉技术领域，能够提升对虚拟目标进行识别的准确度。

本发明授权虚拟目标识别方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种虚拟目标识别方法，应用于电子设备，其特征在于，所述方法包括：获取待识别的样本图像；对所述样本图像进行特征提取处理，得到图像特征；根据所述图像特征构建待识别数据；基于预先训练的目标识别模型处理所述待识别数据，得到所述样本图像中的目标的目标识别结果；所述方法还包括训练所述目标识别模型，所述训练所述目标识别模型包括：根据预存的训练图像构建第一训练数据；其中，所述训练图像对应于第一标签数据；根据所述第一标签数据确定对应的所述第一训练数据的第一置信度；所述第一置信度用于表征所述训练图像中的目标对应的可信程度；输入所述第一训练数据至预先构建的第一初始识别模型，得到所述第一训练数据对应的第一预测结果；根据所述第一置信度、所述第一预测结果和所述第一标签数据确定所述第一初始识别模型的第一损失值；基于反向传播算法更新所述初始识别模型，直至所述第一损失值满足预设条件时，停止更新所述第一初始识别模型，得到训练至收敛状态的目标识别模型；其中，确定所述第一损失值包括： ；其中，Loss1代表初始识别模型的第一损失值；R代表所述第一置信度；e代表自然常数；i是所述第一标签数据指示的所述训练图像中的目标的索引，m是所述第一标签数据指示的所述训练图像中的目标的数量；j是所述第一标签数据指示的所述目标的肢体部位的索引，n是所述第一标签数据指示的所述目标的肢体部位的数量；是所述训练图像中的索引为i的目标中索引为j的肢体部位的像素点的数量，是所述第一预测结果指示的所述训练图像中的索引为i的目标中索引为j的肢体部位的像素点的数量；是所述训练图像中的索引为i的目标中的躯干部位的像素点的数量；是所述第一标签数据指示的所述训练图像中的索引为i的目标中索引为j的肢体部位的评分，是所述第一预测结果指示的所述训练图像中的索引为i的目标中索引为j的肢体部位的评分；是所述第一标签数据指示的所述训练图像中的索引为i的目标的面部特征的评分，是所述第一预测结果指示的所述训练图像中的索引为i的目标的面部特征的评分；基于预先训练的风格识别模型处理所述样本图像中所述目标的图像信息以及所述样本图像中的背景区域的图像信息，得到所述样本图像的第一风格识别结果和所述目标的第二风格识别结果；根据所述第一风格识别结果和所述第二风格识别结果确定所述目标和所述样本图像之间的风格差异度；根据所述风格差异度和所述目标识别结果，确定所述样本图像以及所述目标的识别结果。

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