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龙图腾网恭喜安徽飞数信息科技有限公司申请的专利一种自适应场景的图像识别方法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：CN115100496B 。

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：202210806651.4，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种自适应场景的图像识别方法是由胡环环;张巡;刘明皓设计研发完成，并于2022-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自适应场景的图像识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种自适应场景的图像识别方法，涉及图像识别技术领域，解决了现有技术在图像识别过程中，考虑了场景环境对图像识别的影响，而没有考虑各图像特征之间的提取差异，导致图像识别不够高效准确的技术问题；本发明根据图像特征以及各图像特征之间的关联关系建立特征知识图谱，结合各图像特征之间的关联关系来建立若干特征识别模型，利用对应的特征识别模型对子图像中的图像特征进行分析识别，获取对应特征信息，降低了特征识别模型的训练量，能够提高特征信息的准确性；本发明引入知识图谱技术建立特征知识图谱，能够快速调用目标特征对应的特征知识图谱，且结合无监督图像识别算法能够实现对少见的目标特征的准确识别，扩宽了应用场景。

本发明授权一种自适应场景的图像识别方法在权利要求书中公布了：1.一种自适应场景的图像识别方法，其特征在于，包括：获取特征关联数据，根据所述特征关联数据建立特征知识图谱；其中，所述特征关联数据包括图像特征，以及各图像特征之间关联关系；基于所述图像特征之间的关联关系建立若干特征识别模型；其中，若干所述特征识别模型基于神经网络模型训练获取；获取目标图像，结合图像分割技术将经过图像预处理的所述目标图像分割成若干子图像，根据若干所述子图像生成图像序列；将所述子图像中的目标特征和所述特征知识图谱结合，调用所述特征识别模型识别分析所述子图像，并结合所述图像序列获取目标特征的运动轨迹；通过所述特征关联数据建立所述特征知识图谱，包括：获取所述特征关联数据，提取所述特征关联数据中的图像特征作为图谱实体；将若干所述图谱实体与对应的关联关系结合生成若干三元组；其中，所述三元组包括两个图谱实体，以及两个图谱实体之间的关联关系；基于若干所述三元组构建生成所述特征知识图谱；基于关联关系对所述图像特征进行归类，根据归类结果建立所述特征识别模型，包括：获取归类规则；其中，所述归类规则包括按照科属归类、按照物种归类或者按照物品类别归类；根据归类规则将所述图像特征划分为若干特征子类，通过所述特征子类对应的训练图像训练神经网络模型，进而获取若干所述特征识别模型；根据所述图像识别技术将所述目标图像划分为若干所述子图像，包括：获取所述目标图像；其中，所述目标图像从视频中提取；通过图像分割技术将经过图像预处理的所述目标图像划分为若干所述子图像；其中，所述图像分割技术包括语义分割和纹理分割，所述图像预处理包括灰度变换和图像去噪；在通过所述图像分割技术分割所述目标图像时，记录获取的若干所述子图像在所述目标图像中的位置数据；基于若干所述子图像以及对应的位置数据生成所述图像序列；根据所述特征知识图谱和所述目标特征对若干所述子图像进行分类，获取若干目标类别，并调用所述目标类别对应的所述特征识别模型；基于所述特征识别模型识别所述子图像，获取所述目标特征对应的特征信息；其中，所述特征信息包括类型和尺寸；在获取所述目标特征的特征信息之后，通过若干所述图像序列获取所述目标特征对应的运动轨迹，包括：获取若干所述图像序列；其中，若干所述图像序列按照获取时间排序；从若干所述图像序列中获取所述目标特征对应的若干所述子图像，根据对应的若干所述子图像模拟获取所述目标特征对应的运动轨迹。

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