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龙图腾网恭喜中国航天科工集团第二研究院申请的专利双路残差结构神经网络模型及图像目标识别系统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：CN114399023B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202111540075.5，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权双路残差结构神经网络模型及图像目标识别系统是由张金鹏;李嘉科;黄旭辉;马喆;毛磊设计研发完成，并于2021-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本双路残差结构神经网络模型及图像目标识别系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种双路残差结构神经网络模型及图像目标识别系统。该双路残差结构神经网络模型包括至少两个依次级联的网络单元；每一网络单元均包括多个依次级联的卷积神经网络模块；网络单元的输入端和输出端间设置第一残差支路；两两网络单元间设置第二残差支路；第一残差支路的输入和输出均为待识别图像；第二残差支路的输入和输出均为前一网络单元中任意一个卷积神经网络模块的输出。本发明通过设置第一残差支路和第二残差支路的方式得到双路残差结构，能够促进图像特征的前向传播和梯度的反向传播，以弥补现有技术不能充分解决梯度弥散的问题，进而使得深度神经网络的特征提取性能和目标分类性能获得提升。

本发明授权双路残差结构神经网络模型及图像目标识别系统在权利要求书中公布了：1.一种双路残差结构神经网络模型的构建方法，其特征在于，所述双路残差结构神经网络模型包括：至少两个依次级联的网络单元；每一网络单元均包括多个依次级联的卷积神经网络模块；所述网络单元的输入端和输出端间设置第一残差支路；两两网络单元间设置第二残差支路；所述第一残差支路的输入和输出均为待识别图像；所述第二残差支路的输入和输出均为前一网络单元中任意一个所述卷积神经网络模块的输出；所述第二残差支路用于将前一网络单元中任意一个所述卷积神经网络模块的输出叠加至后一网络单元中的任一卷积神经网络模块进行卷积处理，以得到目标识别结果；其中，每一网络单元均包括依次级联的第一卷积神经网络模块、第二卷积神经网络模块和第三卷积神经网络模块；当前网络单元中的所述第一卷积神经网络模块的输入端与所述第三卷积神经网络模块的输出端之间设置有第一残差支路；所述当前网络单元中的第二卷积神经网络模块的输入端和与所述当前网络单元级联的下一网络单元中的第一卷积神经网络模块的输出端之间设置有第二残差支路；所述当前网络单元中的第一卷积神经网络模块的输入为所述待识别图像；所述第一残差支路的输出与所述当前网络单元中所述第三卷积神经网络模块的输出的叠加结果作为所述下一网络单元中的第一卷积神经网络模块的输入。

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