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龍圖騰網獲悉溫州大學大數據與信息技術研究院申請的專利一種面向復雜場景的目標分類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：CN113850308B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202111081734.3，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權一種面向復雜場景的目標分類方法是由張笑欽設計研發完成，并于2021-09-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種面向復雜場景的目標分類方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種面向復雜場景的目標分類方法，包括：采集待訓練圖像以及待分類圖像；對采集的圖像進行預處理；使用預處理后的待訓練圖像制作數據集；訓練目標分類模型；使用目標分類模型對預處理后的待分類圖像進行處理；對目標分類結果進行顯示，本發明通過爬取模塊從多個網站爬取包含復雜場景的圖像信息，并對爬取圖像進行篩選后制作數據集，保證了訓練數據的數量以及質量；同時，通過訓練目標分類模型，并使用目標分類模型對預處理后的待分類圖像進行處理，能夠高效地獲取目標分類結果。

本發明授權一種面向復雜場景的目標分類方法在權利要求書中公布了：1.一種面向復雜場景的目標分類方法，其特征在于，包括： 采集待訓練圖像以及待分類圖像； 對采集的圖像進行預處理； 使用預處理后的待訓練圖像制作數據集； 訓練目標分類模型； 使用目標分類模型對預處理后的待分類圖像進行處理； 對目標分類結果進行顯示； 所述使用目標分類模型對預處理后的待分類圖像進行處理包括將預處理后的待分類圖像輸入至目標檢測網絡進行目標檢測，所述將預處理后的待分類圖像輸入至目標檢測網絡進行目標檢測包括以下步驟：通過特征提取模塊對預處理后的待分類圖像進行特征提取獲得特征圖；對所述特征提取模塊的低層做轉置卷積，并計算通過轉置卷積后獲取的低層特征圖分辨率；重復轉置卷積過程，直至所述特征提取模塊的低層特征圖分辨率與所述特征提取模塊的高層特征圖分辨率一致；通過融合卷積模塊對高層特征圖和低層特征圖進行融合；將融合卷積模塊輸出的特征圖輸入至卷積預測器進行預測；通過極大值抑制算法選擇最佳預測結果，所述特征提取模塊包括多對由一個池化層和至少一個卷積層； 所述使用目標分類模型對預處理后的待分類圖像進行處理還包括將經過目標檢測網絡獲取的目標輸入至目標分類網絡進行目標分類，所述將經過目標檢測網絡獲取的目標輸入至目標分類網絡進行目標分類包括以下步驟：分別通過普通卷積模塊和Gabor卷積模塊對所述目標檢測網絡獲取的目標進行特征提取；將所述普通卷積模塊輸出的特征圖和所述Gabor卷積模塊輸出的特征圖拼接起來獲取新的特征圖；對新的特征圖進行升維操作；通過求和操作使得升維后的特征圖與所述目標檢測網絡獲取的目標相加；通過全局平均池化層對所述求和操作獲取的結果進行匯總，并通過softmax分類器完成分類任務。

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溫州大學大數據與信息技術研究院，其通訊地址為：325000 浙江省溫州市龍灣區浙南云谷G幢1樓；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”。