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龍圖騰網獲悉北京航空航天大學杭州創新研究院申請的專利一種基于時序重排序的生鮮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：CN115690779B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202211414313.2，技術領域涉及：G06V20/68；該發明授權一種基于時序重排序的生鮮識別方法是由徐振博;胡海苗;姜宏旭設計研發完成，并于2022-11-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于時序重排序的生鮮識別方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于時序重排序的生鮮識別方法，在傳統的生鮮識別方法的基礎上，在訓練與推理的過程中設置并維護一個時間戳緩存區，用于記錄過去的識別序列中每一個樣本的正確類別與時間戳。除了進行圖像特征提取外，我們額外從時間戳緩存區查詢所有類別的最近出現時間以及最近出現頻率，以獲得所有類別額外的時序特征。我們拼接圖像特征和時序特征，并通過時序重排序網絡進行所有類別置信度的重新預測，使得生鮮識別算法可以學習同商品的不同編碼之間變化的特征，應對現實應用中商品編碼的即時變化，有效提高生鮮識別模型的識別率。

本發明授權一種基于時序重排序的生鮮識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于時序重排序的生鮮識別方法，其特征在于包括： A神經網絡訓練步驟，包括： A1對于一個由大量隨機選取的圖像組成的識別序列S，初始化一個空的時間戳緩存區C，假設序列中所有圖像的總類別數為J； A2對識別序列S中的每一個圖像，通過特征提取網絡N進行圖像特征的提取，尺寸為1,J； A3從時間戳緩存區C中查詢所有類別的最近出現時間R以及最近出現頻率E； A4將圖像特征與時序特征拼接，得到尺寸為3,J的混合特征，將該混合特征輸入到時序重排序網絡O中，得到最終的預測結果Y，尺寸為1,J； A5根據收銀員基于識別結果Y反饋的正確的生鮮類別F，將當前圖像的類別F與時間戳緩存至C中， B模型優化步驟，包括： B1對訓練數據進行預加載策略，包括：對每一個識別序列S，按照時間戳的順序，將所有數據遍歷一遍，通過記錄每一個圖片的路徑、對應的時間戳緩存區的狀態、以及圖片對應的真實類別，將三者緩存用于生鮮識別模型的并行訓練； B2選擇交叉熵損失函數計算最終的分類損失值，計算特征提取網絡以及時序重排序網絡的參數的梯度，并結合Adam優化器對神經網絡的參數進行優化， C模型測試和推理步驟，包括： 類似于神經網絡訓練步驟，對識別序列中的每一張圖像，先進行圖像的特征提取，通過從時間戳緩存區查詢得到時序特征，將圖像特征與時序特征拼接后輸入到時序重排序網絡中，得到每個類別的識別置信度的預測結果， 然后，接收由收銀員判斷預測結果中是否有正確類別和或通過點擊或查詢生鮮類別信息來確定并反饋的正確類別，使正確的類別被更新至時間戳緩存區中，從而完成當前圖像的識別。

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北京航空航天大學杭州創新研究院，其通訊地址為：310052 浙江省杭州市濱江區長河街道創慧街18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”。