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龙图腾网恭喜重庆邮电大学申请的专利一种基于层次类别动态计算的图像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：CN114492630B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202210087485.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于层次类别动态计算的图像识别方法和系统是由米建勋;李诺设计研发完成，并于2022-01-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于层次类别动态计算的图像识别方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于层次类别动态计算的图像识别方法和系统，属于计算机图像技术领域。该方法包括：S1：利用训练集训练一个小型的卷积神经网络，形成两级图像类别层次结构；S2：根据层次结构构造层次神经网络；S4：在细分类模块中，基于粗类别进行路径决策搜索，得到最优路径决策；S5：粗分类模块的输出作为粗类别的预测和该预测粗类别的路径选择，实现动态分流计算；S6：将粗分类模块和细分类模块的预测输出进行融合，其融合的结果作为最终类别预测；并联合训练粗、细分类模块，提高层次网路性能。本发明利用图像类别的层次结构，在层次神经网络中实现类别的动态分流计算，有效提高网络的性能，并有助于减少推理时的计算量。

本发明授权一种基于层次类别动态计算的图像识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于层次类别动态计算的图像识别方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：S1：利用训练集训练一个小型的卷积神经网络，通过计算得出混淆矩阵和距离矩阵；利用谱聚类对距离矩阵进行聚类，得到图像的粗类别，形成由粗到细的两级图像类别层次结构；S2：根据两级图像类别层次结构构造层次神经网络；其中，两级图像类别层次结构各自对应ResNet风格的网络模块，分别为一个粗分类模块和一个细分类模块；S3：预训练粗分类模块和细分类模块；S4：在细分类模块中，基于粗类别进行路径决策搜索，得到粗类别对应的最优路径决策；S5：粗分类模块的输出作为粗类别的预测和该预测粗类别的路径选择，实现不同粗类别的图像在细分类模块中的动态分流计算，具体包括以下步骤：S51：图像输入粗分类模块，预测其所属粗类别；根据步骤S4得到的最优路径决策，得到该粗类别对应路径决策；S52：图像输入细分类模块，并根据路径决策对残差block选择性使用，实现不同粗类别的动态分流计算；S6：将粗分类模块和细分类模块的预测输出进行融合，其融合的结果作为最终类别预测；并联合训练粗、细分类模块，提高层次网路性能。

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