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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利识别模型训练方法、识别方法、计算机设备和计算机可读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：CN121561467B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610085488.5，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权识别模型训练方法、识别方法、计算机设备和计算机可读存储介质是由林国兴;甘凤娇;袁梓洋;华笑笑;吴立杰;王诺设计研发完成，并于2026-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本识别模型训练方法、识别方法、计算机设备和计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种识别模型训练方法、识别方法、计算机设备和计算机可读存储介质。其中，训练方法包括如下步骤：控制单光子激光雷达向目标场景发射光子脉冲，并接收从目标场景反射回来的一维单光子回波，目标场景中包括至少一个识别对象；根据一维单光子回波构建训练样本集；构建初始模型，将训练样本集输入至初始模型中进行迭代训练；每轮迭代后对初始模型进行验证，将验证通过的初始模型标记为识别模型并输出。应用方法即将需要识别的回波信号输入训练好的识别模型中，根据识别模型的处理即可得到识别结果，识别结果包括目标场景中物体的姿态及类型。因此，本申请能够实现远距离目标的高精度识别。

本发明授权识别模型训练方法、识别方法、计算机设备和计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种识别模型训练方法，其特征在于，包括如下步骤： 控制单光子激光雷达向目标场景发射光子脉冲，并接收从目标场景反射回来的一维单光子回波，所述目标场景中包括至少一个识别对象； 根据所述一维单光子回波构建训练样本集；所述根据所述一维单光子回波构建训练样本集，包括：获取预设筛选条件，对所述一维单光子回波进行筛选；所述筛选条件为一维单光子回波对应识别对象距离区间的距离阈值；确定区间距离小于所述筛选条件对应距离阈值的一维单光子回波，并根据所述识别对象设置标签；将带有标签的一维单光子回波，设置为源域训练集；确定区间距离大于或等于所述筛选条件对应距离阈值的一维单光子回波，设置为目标域训练集；根据所述源域训练集和所述目标域训练集构建所述训练样本集； 构建初始模型，将所述训练样本集输入至所述初始模型中进行迭代训练；所述训练用于使所述初始模型学习所述目标域训练集的深层特征分布规律； 所述构建初始模型，将所述训练样本集输入所述初始模型中进行迭代训练，包括：所述构建初始模型，所述初始模型包括特征提取器、分类器和域鉴别器；所述特征提取器以所述训练样本集作为输入，用于提取出特征向量，作为所述分类器和所述域鉴别器的输入；所述分类器以所述源域训练集的特征向量作为输入，用于处理输出预测标签；所述域鉴别器以所述源域训练集和所述目标域训练集的特征向量作为输入，用于处理输出判别结果，所述判别结果用于指示所述特征向量来自所述源域训练集还是所述目标域训练集；将所述训练样本集输入所述初始模型中进行处理，得到所述特征向量、预测标签和所述判别结果；构建损失函数，将所述特征向量、预测标签和所述判别结果作为所述损失函数的输入进行计算得到训练参数；利用所述训练参数对所述初始模型进行更新； 每轮迭代后对所述初始模型进行验证，将验证通过的所述初始模型标记为识别模型并输出。

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杭州电子科技大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市钱塘区白杨街道2号大街1158号；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”。

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