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龙图腾网获悉张文韬申请的专利风闸投退识别网络的构建方法、服务器及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：CN117036794B 。

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：202310953634.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权风闸投退识别网络的构建方法、服务器及存储介质是由张文韬;陈超群;杨之圣;向强铭;张鹏;艾远高;毛茜设计研发完成，并于2023-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本风闸投退识别网络的构建方法、服务器及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种风闸退投识别网络的构建方法、服务器及存储介质，属于自动控制领域，包括：步骤1：构建风闸投退识别网络，包括主网络和从网络，主网络和从网络采用覆盖卷积进行下采样；步骤2：采集若干组风闸图像的正负样本形成初始化数据集，将初始化数据集按比例划分为初始化训练集和初始化验证集；步骤3：集训练风闸投退识别网络，保留初始化验证集中的最佳权重；步骤4：将最佳权重装载至风闸投退识别网络进行识别，并将识别结果与真实值进行比对，将误分类图像加入优化数据集；步骤5：利用优化数据集对最佳权重进行调整，直至达到成熟标准。本方法利用深度卷积神经网络完成对风闸投退状态的判断，拥有更强的稳定性以及更高的准确率。

本发明授权风闸投退识别网络的构建方法、服务器及存储介质在权利要求书中公布了：1.风闸退投识别网络的构建方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：构建风闸投退识别网络，所述风闸退投识别网络包括主网络和从网络，所述从网络用于扩大网络感受野以及提供多尺度特征，所述主网络和从网络采用覆盖卷积进行下采样； 所述主网络输入RGB图像，所述RGB图像经过高斯金字塔缩放生成的缩小RGB图像输入至从网络； 所述主网络以及所述从网络均包括初始化卷积模块、若干ConvNeXt模块以及若干下采样模块，经过所述从网络的ConvNeXt模块后的特征图通过通道注意力模块进行特征重标定，然后与主网络中相应的相同尺度的特征进行拼接； 主网络下采样模块输出为，从网络下采样模块输出为； 其中：dim为ConvNeXt模块输出的特征通道数；h为输入下采样模块的特征图的高；w为输入下采样模块的特征图的宽； 步骤2：构建初始化数据集，具体为：采集若干组风闸图像的正负样本，对正负样本进行数据增强形成初始化数据集，将初始化数据集按比例划分为初始化训练集和初始化验证集； 步骤3：利用初始化训练集和初始化验证集训练所述风闸投退识别网络，在训练过程中，保留所述初始化验证集中的最佳权重； 步骤4：将所述最佳权重装载至所述风闸投退识别网络，对风闸退投状态进行识别，并将识别结果与真实值进行比对，将误分类图像加入优化数据集； 步骤5：利用优化数据集对所述最佳权重进行调整后重复进行步骤4，直至使风闸退投识别网络达到成熟标准，完成风闸退投识别网络的构建。

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张文韬，其通讯地址为：443134 湖北省宜昌市夷陵区三峡坝区值班公寓；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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