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龙图腾网获悉深圳云天励飞技术股份有限公司申请的专利基于卷积神经网络模型的图像识别方法、装置及终端设备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：CN115690488B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202211255315.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于卷积神经网络模型的图像识别方法、装置及终端设备是由张号逵;杨涛;胡文泽;王孝宇设计研发完成，并于2022-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卷积神经网络模型的图像识别方法、装置及终端设备在说明书摘要公布了：本申请适用于图像识别技术领域，提供了基于卷积神经网络模型的图像识别方法、装置及终端设备，其中，上述卷积神经网络模型基于快速傅里叶变换对待识别图像进行频域全局卷积，上述图像识别方法包括：将待识别图像输入到经训练的上述卷积神经网络模型，通过上述卷积神经网络模型对待识别图像依次进行特征提取和识别，得到识别结果。本申请可以降低卷积神经网络模型提取全局特征的计算量，提高模型效率。

本发明授权基于卷积神经网络模型的图像识别方法、装置及终端设备在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络模型的图像识别方法，其特征在于，所述卷积神经网络模型基于快速傅里叶变换对待识别图像进行频域全局卷积； 所述图像识别方法包括： 将待识别图像输入到经训练的所述卷积神经网络模型，通过所述卷积神经网络模型对所述待识别图像依次进行特征提取和识别，得到识别结果； 所述卷积神经网络模型包括特征提取模块和识别模块，所述通过所述卷积神经网络模型对所述待识别图像依次进行特征提取和识别，得到识别结果，包括： 通过所述特征提取模块对所述待识别图像进行特征提取； 基于所述识别模块对提取到的特征进行识别，得到识别结果； 所述特征提取模块包括第一卷积模块和第二卷积模块，所述第二卷积模块基于快速傅里叶变换对所述待识别图像进行频域全局卷积，所述通过所述特征提取模块对所述待识别图像进行特征提取，包括： 基于所述第一卷积模块对所述待识别图像进行局部特征提取，得到局部特征图； 基于所述第二卷积模块采用快速傅里叶变换对所述局部特征图进行频域全局卷积，得到全局特征图； 所述第二卷积模块包括第一分支和第二分支，所述基于所述第二卷积模块采用快速傅里叶变换对所述局部特征图进行频域全局卷积，得到全局特征图，包括： 将所述局部特征图沿通道方向拆分，得到第一局部特征图和第二局部特征图，并将所述第一局部特征图和所述第二局部特征图分别输入到所述第一分支和所述第二分支； 所述第一分支和所述第二分支分别采用快速傅里叶变换对输入的局部特征图进行频域全局卷积，得到第一全局特征图和第二全局特征图； 将所述第一全局特征图和所述第二全局特征图沿通道方向进行拼接，得到全局特征图； 所述第二卷积模块还包括位置嵌入模块，在所述将所述局部特征图沿通道方向进行拆分之前，还包括： 通过所述位置嵌入模块对所述局部特征图进行特征提取，得到位置特征图，并将所述位置特征图与所述局部特征图相加，得到包含位置特征的局部特征图，所述位置嵌入模块为二维卷积模块。

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