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龍圖騰網獲悉西安工業大學申請的專利一種圖像識別模型訓練方法及系統和圖像識別方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114155502B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111492549.3，技術領域涉及：G06V20/56；該發明授權一種圖像識別模型訓練方法及系統和圖像識別方法是由周巍;易華輝;楊帆;李銘設計研發完成，并于2021-12-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種圖像識別模型訓練方法及系統和圖像識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種圖像識別模型訓練方法及系統和圖像識別方法，該訓練方法包括：采集大量與道路場景相關的圖片；所述圖片至少包括：車輛、行人、建筑物、地面道路標線、路旁交通標志、道路上方空間的標識及位于道路內的障礙物；每一幅所述圖片帶有相應的標注框，對所述圖片進行預處理；將經預處理后的所述圖片，根據預設比例分為訓練集和驗證集；利用所述訓練集和驗證集，對搭建的YOLOv4網絡模型進行迭代訓練，直到損失函數收斂，得到訓練后的最優YOLOv4網絡模型作為圖像識別模型，實現道路場景圖像識別。該方法相比傳統CNN模型，可降低計算量，且同時不會造成精度上的損失；檢測速度更快、實時性更強。

本發明授權一種圖像識別模型訓練方法及系統和圖像識別方法在權利要求書中公布了：1.一種圖像識別模型訓練方法，其特征在于，包括： S10、采集大量與道路場景相關的圖片；所述圖片至少包括：車輛、行人、建筑物、地面道路標線、路旁交通標志、道路上方空間的標識及位于道路內的障礙物； S20、每一幅所述圖片帶有相應的標注框，對所述圖片進行預處理； 預處理包括： 使用Mosaic數據增強方法增加樣本的數量； S30、將經預處理后的所述圖片，分為訓練數據集占70％，測試數據集占20％，驗證數據集占10％； S40、利用所述訓練數據集、測試數據集和驗證數據集，對搭建的YOLOv4網絡模型進行迭代訓練，直到損失函數收斂，得到訓練后的最優YOLOv4網絡模型作為圖像識別模型，實現道路場景圖像識別；其中，將YOLOv4的特征提取網絡改為MobileNetv3網絡結構，在bottlenet結構中加入了SE結構，并且放在了depthwisefilter之后；在檢測器的CBL_block1和CBL_block2模塊中使用深度可分離卷積代替傳統卷積，并在每個尺度的最后一層Conv2D3×3卷積中引入inception網絡結構；使用h-swish函數作為激活函數。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西安工業大學，其通訊地址為：710021 陜西省西安市未央區學府中路2號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。