买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉厦门市美亚柏科信息股份有限公司申请的专利一种基于浅层特征信息增强的车辆颜色识别方法和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：CN115578714B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202211183158.8，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种基于浅层特征信息增强的车辆颜色识别方法和系统是由陈德意;吴俊毅;吴婷婷;黄裕锟;高志鹏;赵建强;杜新胜;金辉;韩名羲设计研发完成，并于2022-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于浅层特征信息增强的车辆颜色识别方法和系统在说明书摘要公布了：公开了一种基于浅层特征信息增强的车辆颜色识别方法和系统，包括在车辆颜色识别的卷积神经网络中嵌入浅层特征信息增强模块，卷积神经网络包括浅层卷积块、中层卷积块和高层卷积块，浅层特征信息增强模块嵌入浅层卷积块和中层卷积块之后；车辆图片作为浅层卷积块的输入依次进行特征提取，浅层特征信息增强模块接收特征输入，经过多个1*1卷积层获得不同维度的特征，对不同维度的特征进行矩阵相乘获得增强信息表达的特征，送入下一卷积块；将各卷积块的特征依次送入全局平均池化层、对应的分类层进行分类，并利用标签平滑正则化的交叉熵损失函数进行约束。浅层特征信息增强模块可灵活的插入卷积神经网络任意位置，增强特征信息，增加模型的泛化性。

本发明授权一种基于浅层特征信息增强的车辆颜色识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于浅层特征信息增强的车辆颜色识别方法，其特征在于，包括： S1：在车辆颜色识别的卷积神经网络中嵌入浅层特征信息增强模块，所述卷积神经网络包括浅层卷积块、中层卷积块和高层卷积块，所述浅层特征信息增强模块嵌入所述浅层卷积块和所述中层卷积块之后； S2：车辆图片作为浅层卷积块的输入依次进行特征提取，所述浅层特征信息增强模块接收特征输入，经过多个卷积层获得不同维度的特征，对所述不同维度的特征进行矩阵相乘获得增强信息表达的特征，送入下一卷积块； S3：将各卷积块的特征依次送入全局平均池化层、对应的分类层进行分类，并利用标签平滑正则化的交叉熵损失函数进行约束； 所述浅层特征信息增强模块接收特征作为输入，经过3个卷积层，分别获得维度为的特征，其中，B表示训练过程批处理大小，H和W分别表示图片的高和宽，C和C1表示通道； 将维度为进行矩阵相乘，然后送入softmax函数计算出一个信息增强矩阵，其中，为第个位置对第个位置的贡献； 将所述信息增强矩阵和特征维度为的特征进行对应矩阵相乘，然后与最初的特征进行对应元素相乘得到增强信息表达的特征，传入下一个卷积块。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人厦门市美亚柏科信息股份有限公司，其通讯地址为：361000 福建省厦门市思明区软件园二期观日路12号102-402单元；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。