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龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于优化神经网络模型的交通环境识别方法、装置、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：CN120747923B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202511217683.0，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权基于优化神经网络模型的交通环境识别方法、装置、设备及介质是由苏丹;韩洁;阳春华;桂卫华设计研发完成，并于2025-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于优化神经网络模型的交通环境识别方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于优化神经网络模型的交通环境识别方法、装置、设备及介质，涉及图像处理技术领域，包括：通过获取交通环境图像数据，对交通环境图像数据进行预处理，得到处理后的图像数据，将处理后的图像数据输入预设深度分类模型中，得到交通环境类别标签，基于交通环境类别标签和预设分类表进行匹配，得到交通环境图像类别。通过构建预设深度分类模型并引入粒子群优化机制，结合协同神经动力学优化算法，在训练中动态调整参数以最小化锐度指标，从而提高神经网络对于复杂交通环境进行识别的准确性和泛化能力，实现对交通环境图像的高效准确识别。

本发明授权基于优化神经网络模型的交通环境识别方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于优化神经网络模型的交通环境识别方法，其特征在于，所述方法应用于交通环境图像识别，包括： 获取交通环境图像数据； 对所述交通环境图像数据进行预处理，得到处理后的图像数据； 将所述处理后的图像数据输入预设深度分类模型中，得到交通环境类别标签； 基于所述交通环境类别标签和预设分类表进行匹配识别，得到交通环境识别结果； 所述将所述处理后的图像数据输入预设深度分类模型中，得到交通环境类别标签的步骤之前，还包括： 获取历史交通环境图像数据，构建初始深度分类模型； 创建多个粒子，并初始化所述粒子的原始参数和最大迭代次数； 基于所述原始参数进行计算，确定初始全局最优解和每个粒子的初始个体最优解； 对每个粒子的所述原始参数施加锐度感知扰动进行计算，得到扰动后的梯度范数； 将所述扰动后的梯度范数作为锐度指标； 根据所述扰动后的梯度范数对所述初始全局最优解和所述初始个体最优解按照预设要求进行更新，得到个体最优权重和全局最优权重，所述预设要求为锐度指标达到最小； 将所述历史交通环境图像数据输入所述初始深度分类模型中进行处理，得到初始交通环境类别标签； 基于损失函数对所述初始交通环境类别标签进行计算，得到误差值； 根据所述误差值通过反向传播算法计算，得到所述初始深度分类模型的梯度； 根据所述梯度、所述个体最优权重和所述全局最优权重通过协同神经动力学优化算法按照预设更新要求对所述原始参数进行更新，得到优化参数； 直至所述误差值收敛到预设阈值或达到所述最大迭代次数，将所述优化参数作为目标参数； 根据所述目标参数对所述初始深度分类模型进行更新，得到预设深度分类模型。

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