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龙图腾网获悉浪潮卓数大数据产业发展有限公司申请的专利一种基于深度学习的视觉感知识别方法、设备及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：CN117809118B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202410007765.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于深度学习的视觉感知识别方法、设备及介质是由李赛赛;单震设计研发完成，并于2024-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的视觉感知识别方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的视觉感知识别方法、设备及介质，属于计算机视觉技术领域，用于解决现有的计算机视觉系统在视觉感知和识别中的准确性和鲁棒性较差，并且还需要依赖人工处理和分析，容易耗费大量的计算资源和时间的技术问题。方法包括：对计算机视觉系统中的大规模数据进行数据增强处理，得到计算机视觉数据集；基于深度学习网络，将计算机视觉数据集进行特征点的自动匹配，并构建出深度学习网络架构；根据深度学习网络架构，对计算机视觉数据集进行参数训练，生成深度学习模型；将深度学习模型进行性能泛化处理，确定出深度学习感知识别模型；对深度学习感知识别模型进行应用部署，以完成对计算机视觉数据的感知与识别。

本发明授权一种基于深度学习的视觉感知识别方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的视觉感知识别方法，其特征在于，所述方法包括： 对计算机视觉系统中的大规模数据进行数据增强处理，得到计算机视觉数据集； 基于深度学习网络，将所述计算机视觉数据集进行特征点的自动匹配，并构建出深度学习网络架构，具体包括： 通过所述深度学习网络中的深度学习卷积神经网络，并基于特征提取器，对所述计算机视觉数据集进行特征识别，提取出数据集特征；并通过所述深度学习卷积神经网络中的卷积窗口，将识别出的所述数据集特征进行有关全连接层的参数计算输出，得到卷积神经网络参数； 通过所述深度学习网络中的循环神经网络，对所述计算机视觉数据集进行时间序列的数据展开，并将展开后的计算机视觉数据集进行多层前馈循环连接，以使所述计算机视觉数据集中的时序数据进行同一神经网络结构下的复制连接，得到不同时序下的位置共享参数； 所述深度学习网络包括所述深度学习卷积神经网络以及所述循环神经网络； 基于所述卷积神经网络参数以及所述位置共享参数，配置出深度学习网络环境； 通过所述深度学习网络环境，将所述数据集特征与预设的目标任务特征之间进行特征点的自动匹配，确定出所述深度学习网络架构；其中，所述自动匹配包括：均方差算法匹配以及交叉熵损失函数算法匹配； 根据所述深度学习网络架构，对所述计算机视觉数据集进行参数训练，生成深度学习模型； 将所述深度学习模型进行性能泛化处理，确定出深度学习感知识别模型； 对所述深度学习感知识别模型进行应用部署，以完成对计算机视觉数据的感知与识别。

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