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龍圖騰網獲悉四川云從天府人工智能科技有限公司申請的專利車輛類型識別方法、裝置及存儲介質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：CN114724095B 。

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：202210459031.8，技術領域涉及：G06V20/54；該發明授權車輛類型識別方法、裝置及存儲介質是由李亞東;吳學純設計研發完成，并于2022-04-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本車輛類型識別方法、裝置及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明涉及人工智能技術領域，具體提供一種車輛類型識別方法、裝置及存儲介質，旨在解決現有的識別方法容易造成深度學習分類器矩陣過大、導致車輛類型的識別精度較差的技術問題。為此目的，本發明的車輛類型識別方法包括下述步驟：獲取車輛圖像訓練樣本集，為車輛圖像訓練樣本集中每一車輛圖像訓練樣本添加標簽；構建車輛類型識別模型；利用車輛圖像訓練樣本集和車輛圖像訓練樣本集中每一車輛圖像訓練樣本對應的標簽訓練車輛類型識別模型；將待識別車輛圖像輸入完成訓練的車輛類型識別模型，得到待識別車輛圖像對應的車輛類型信息。如此，提高了識別精度。

本發明授權車輛類型識別方法、裝置及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種車輛類型識別方法，其特征在于，包括下述步驟： 獲取車輛圖像訓練樣本集，為所述車輛圖像訓練樣本集中每一車輛圖像訓練樣本添加標簽，所述標簽包括第一標簽、第二標簽和第三標簽； 構建車輛類型識別模型，所述車輛類型識別模型包括主干網絡、車輛基礎類型分支網絡、貨車車輛類型分支網絡和貨車載重類型分支網絡； 利用所述車輛圖像訓練樣本集和所述車輛圖像訓練樣本集中每一車輛圖像訓練樣本對應的標簽訓練所述車輛類型識別模型，包括： 利用所述車輛圖像訓練樣本集和所述車輛圖像訓練樣本集中每一車輛圖像訓練樣本對應的第一標簽對所述主干網絡和車輛基礎類型分支網絡進行訓練； 保持所述主干網絡的權重不變，利用所述車輛圖像訓練樣本集和所述車輛圖像訓練樣本集中每一車輛圖像訓練樣本對應的第二標簽對所述貨車車輛類型分支網絡進行訓練；以及 利用所述車輛圖像訓練樣本集和所述車輛圖像訓練樣本集中每一車輛圖像訓練樣本對應的第三標簽對所述貨車載重類型分支網絡進行訓練； 將待識別車輛圖像輸入完成訓練的所述車輛類型識別模型，得到所述待識別車輛圖像對應的車輛類型信息。

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四川云從天府人工智能科技有限公司，其通訊地址為：610000 四川省成都市中國（四川）自由貿易試驗區成都天府新區煎茶街道菁蓉南三街99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”。