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龙图腾网恭喜北京联合大学申请的专利一种基于LBP特征的卷积神经网络地面材质图像分类方法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：CN114529730B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202210048432.4，技术领域涉及：G06V10/40；该发明授权一种基于LBP特征的卷积神经网络地面材质图像分类方法是由曹林林;张路佳;乐海丰设计研发完成，并于2022-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LBP特征的卷积神经网络地面材质图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于LBP特征的卷积神经网络地面材质图像分类方法，包括提取地表材质数据集，还包括以下步骤：生成基于LBP算子的地面材质识别模型；使用所述训练集中的图像对所述地面材质识别模型进行训练，生成优化后的地面材质识别模型；使用所述测试集中的图像对所述优化后的地面材质识别模型进行测试，并输出测试结果。本发明根据先验知识提出使用传统LBP特征描述子和深度学习模型法相结合的分类方法，即在训练卷积神经网络模型时，除了使用采集的原始图片进行训练，还使用了LBP描述子对地面材质图像进行特征工程‑提取图像的纹理特征加入到模型中，达到使模型快速拟合实际路面数据的目的。

本发明授权一种基于LBP特征的卷积神经网络地面材质图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于LBP特征的卷积神经网络地面材质图像分类方法，包括提取地表材质数据集，其特征在于，还包括以下步骤：步骤1：生成基于LBP算子的地面材质识别模型；步骤2：使用训练集中的图像对所述地面材质识别模型进行训练，生成优化后的地面材质识别模型，所述地面材质识别模型是以MobileNetv2网络为基础，使用LBP算子与CNN网络相结合的模型；在所述地面材质识别模型中增加注意力模块，所述注意力模块作为神经网络的辅助分类模块；所述注意力模块使用LBP算子从原始图像中提取图像的纹理特征，经过提取纹理特征的卷积层后，使用特征图大小的卷积核做卷积计算而对特征图进行空间整合，再通过门结构的激活层得到特征向量；步骤3：使用测试集中的图像对所述优化后的地面材质识别模型进行测试，并输出测试结果。

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