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龙图腾网获悉浪潮(北京)电子信息产业有限公司申请的专利一种图像识别方法、装置及电子设备和存储介质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：CN114758191B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202210395806.X，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种图像识别方法、装置及电子设备和存储介质是由梁玲燕;温东超;董刚;赵雅倩设计研发完成，并于2022-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像识别方法、装置及电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种图像识别方法、装置及一种电子设备和存储介质，该方法包括：利用训练图像和对应的类别标签对卷积神经网络的模型参数进行训练；卷积神经网络包括多个串联的堆叠基本单元，每个堆叠基本单元包括多个并联的分支，模型参数包括每个分支对应的加权参数和卷积层参数；对训练完成的卷积神经网络中的每个堆叠基本单元中的每个分支对应的加权参数和卷积层参数进行融合得到每个堆叠基本单元中的每个分支对应的融合参数；在训练完成的卷积神经网络的基础上基于每个堆叠基本单元中的每个分支对应的融合参数部署目标卷积神经网络；获取目标图像，将目标图像输入目标卷积神经网络中进行图像识别，提高了卷积神经网络进行图像识别的准确度。

本发明授权一种图像识别方法、装置及电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像识别方法，其特征在于，包括： 获取训练图像，并确定所述训练图像对应的类别标签； 利用所述训练图像和对应的类别标签对卷积神经网络的模型参数进行训练，得到训练完成的卷积神经网络；其中，所述卷积神经网络包括多个串联的堆叠基本单元，每个所述堆叠基本单元包括多个并联的分支，所述模型参数至少包括每个所述分支对应的加权参数、卷积层参数、批量标准化层参数，不同堆叠基本单元中包含的分支数量相同、且对应分支的加权参数相同，所述卷积层参数包括卷积核权重参数和偏置单元参数； 对训练完成的卷积神经网络中的每个堆叠基本单元中的每个分支对应的加权参数和卷积层参数进行融合，以得到每个所述堆叠基本单元中的每个分支对应的融合参数； 在所述训练完成的卷积神经网络的基础上基于每个所述堆叠基本单元中的每个分支对应的融合参数部署目标卷积神经网络； 获取目标图像，将所述目标图像输入所述目标卷积神经网络中进行图像识别； 其中，所述对训练完成的卷积神经网络中的每个堆叠基本单元中的每个分支对应的加权参数和卷积层参数进行融合，以得到每个所述堆叠基本单元中的每个分支对应的融合参数，包括： 将训练完成的卷积神经网络中的每个所述堆叠基本单元中每个分支对应的加权参数与卷积核权重参数的乘积作为每个所述分支对应的融合后的卷积核权重参数； 将训练完成的卷积神经网络中的每个所述堆叠基本单元中每个所述分支对应的加权参数与偏置单元参数的乘积作为每个所述分支对应的融合后的偏置单元参数； 利用第一融合公式将每个所述堆叠基本单元中每个分支对应的融合后的卷积核权重参数与批量标准化层参数进行融合，得到每个所述堆叠基本单元中的每个分支对应的第一融合参数； 利用第二融合公式将每个所述堆叠基本单元中每个分支对应的融合后的偏置单元参数与批量标准化层参数进行融合，得到每个所述堆叠基本单元中的每个分支对应的第二融合参数； 其中，所述第一融合公式为：，第二融合公式为：； 其中，为第n个分支对应的融合后的卷积核权重参数，为第n个分支对应的融合后的偏置单元参数，、、和为第n个分支对应的批量标准化层参数，为调节参数，为第n个分支对应的第一融合参数，为第n个分支对应的第二融合参数。

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