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龙图腾网获悉武汉理工大学;武汉理工大学重庆研究院申请的专利一种多车多信息高效识别方法及装置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：CN116630927B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202310681776.3，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种多车多信息高效识别方法及装置是由孟杰;肖汉彪;胡钊政;韩庆华;张硕;宋连;沈帮炉设计研发完成，并于2023-06-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多车多信息高效识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种多车多信息高效识别方法及装置，包括：获取初始图片，构建多车多信息识别骨干网的特征层；根据特征层对所述初始图片进行检测，确定预设个数第一多尺度特征，得到每个第一多尺度特征对应的第一特征图；对预设个数第一多尺度特征对应的第一特征图进行多尺度特征融合，得到第二特征图；对第二特征图进行聚类，确定每个预设特征尺度中预设个数的第一锚框，对每个第一锚框中的图像进行检测，生成预设个数第一候选框；对预设个数第一候选框中的目标物体进行识别，确定目标物体的类别，根据类别输出识别结果。本发明通过特征层、多尺度特征融合和锚框，识别出了初始图片中的微小特征信息，实现了识别出每辆车的微小特征信息的方法。

本发明授权一种多车多信息高效识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种多车多信息高效识别方法，其特征在于，包括： 获取初始图片，构建多车多信息识别骨干网的特征层； 根据所述特征层对所述初始图片进行检测，确定预设个数第一多尺度特征，得到每个第一多尺度特征对应的第一特征图； 对所述预设个数第一多尺度特征对应的所述第一特征图进行多尺度特征融合，得到包括预设个数预设特征尺度的第二特征图； 对所述第二特征图进行聚类，确定每个预设特征尺度中预设个数的第一锚框，对每个第一锚框中的图像进行检测，生成预设个数第一候选框； 对所述预设个数第一候选框中的目标物体进行识别，确定所述目标物体的类别，根据所述类别输出识别结果； 所述特征层包括CBP模块和预设个数的Res模块； CBP模块由卷积层、BN层与PReLu激活函数组成，Res模块由多个CBP模块通过连接层组合而成，PReLu激活函数自适应地学习矫正线性单元，首先通过卷积层完成特征图的获取，其次若当得到的特征图个数为m，特征图大小为w×h，即图像尺寸，则BN的数据量为m×w×h；BN层的运算步骤为对所有的批处理数据求均值与方差，之后像素值与均值求差之后除以方差进行规范化，同时加入偏移因子与尺度变化因子控制归一化后的值，因子的值由神经网络在训练中学习得到的，PReLu激活函数为网络学习时的梯度函数； 对每个第一锚框中的图像进行检测时的改进的损失函数如下： 式中，是控制检测损失、置信损失、置信损失之间比例的权重函数；i，j表示在第i个网格的第j个锚框；表示在该点有目标；Pijc表示分类结果值；Cij表示为，表示参数置信度；是由特征多尺度融合模块使用13×13特征图来限制52×52特征图中小物体检测的区域。

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