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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利数据分类方法、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：CN116935410B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202311022704.4，技术领域涉及：G06V30/19；该发明授权数据分类方法、设备及存储介质是由徐睿峰;王冰冰;黄仕爵;梁斌;涂耿设计研发完成，并于2023-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本数据分类方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种数据分类方法、设备及存储介质。该数据分类方法包括：获取待分类的目标图像和目标图像内的文本数据；对目标图像以及文本数据分别进行特征提取，得到图像特征和文本特征；利用第一注意力模型对图像特征和文本特征进行处理，得到目标特征；利用目标特征对目标图像进行分类处理，得到目标图像的分类结果。上述方案，能够提高目标图像的分类结果的准确度。

本发明授权数据分类方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种数据分类方法，其特征在于，包括： 获取待分类的目标图像和所述目标图像内的文本数据； 对所述目标图像以及所述文本数据分别进行特征提取，得到图像特征和文本特征； 利用第一注意力模型对所述图像特征和所述文本特征进行处理，得到目标特征； 利用所述目标特征对所述目标图像进行分类处理，得到所述目标图像的分类结果； 其中，所述分类结果为多个，每一所述分类结果对应一个分类任务，所述利用所述目标特征对所述目标图像进行分类处理，得到所述目标图像的分类结果，包括： 利用包含至少一个线性层的多个第一线性模块，分别对所述目标特征进行处理，得到多个第一进阶特征，所述第一进阶特征的数量与各所述分类任务的排列组合数量相同，每一所述第一进阶特征对应至少一种任务组合； 对于其中一个单任务，将所述单任务对应的至少部分第一进阶特征进行融合，得到所述单任务对应的融合特征； 对于其中一个多任务组合，将所述多任务组合中各单任务的排列组合对应的第一进阶特征进行融合，得到所述多任务组合对应的融合特征； 利用包含至少一个门控层的多个第二门控模块，分别对各所述融合特征进行更新，得到各任务组合对应的新的第一进阶特征，所述第二门控模块的数量与各所述分类任务排列组合数量相同； 对于每一分类任务，将与所述分类任务相关的第一进阶特征进行融合，得到所述分类任务相关的第二进阶特征，包括：利用包含至少一个线性层的多个第二线性模块，分别对所述分类任务相关的新的第一进阶特征进行处理，得到多个变换特征；对于每一分类任务，将与所述变换特征进行融合，得到所述分类任务相关的第二进阶特征； 利用包含至少一个门控层的多个第一门控模块，分别对各所述第二进阶特征进行更新，得到各所述分类任务对应的第三进阶特征，所述第一门控模块的数量与所述分类任务的数量相同； 基于各所述第三进阶特征，得到各所述分类任务的分类结果。

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哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)，其通讯地址为：518000 广东省深圳市桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区；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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