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龙图腾网恭喜阿波罗智联(北京)科技有限公司申请的专利图像分类模型训练分类方法、装置、路侧设备和云控平台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：CN114282583B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202110473572.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权图像分类模型训练分类方法、装置、路侧设备和云控平台是由夏春龙设计研发完成，并于2021-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像分类模型训练分类方法、装置、路侧设备和云控平台在说明书摘要公布了：本公开提供了一种图像分类模型的训练与图像分类的方法，涉及智能交通、计算机视觉和深度学习等人工智能技术领域。其中，图像分类模型的训练方法包括：获取训练数据；构建包含特征提取层、池化层、第一全连接层、第一分类层与第二分类层的神经网络模型，第一分类层用于根据所述第一全连接层的输出结果得到父类别，第二分类层用于根据所述第一全连接层的输出结果得到子类别；使用多张第一图像以及多张第一图像的第一标签与第二标签对所述神经网络模型进行训练，得到图像分类模型。图像分类的方法包括：获取待处理图像；将待处理图像作为图像分类模型的输入，将图像分类模型输出的父类别与子类别，作为待处理图像的分类结果。

本发明授权图像分类模型训练分类方法、装置、路侧设备和云控平台在权利要求书中公布了：1.一种图像分类模型的训练方法，包括： 获取训练数据，所述训练数据包含多张第一图像以及多张第一图像的第一标签与第二标签； 构建包含特征提取层、池化层、第一全连接层、第一分类层与第二分类层的神经网络模型，所述第一分类层用于根据所述第一全连接层的输出结果得到父类别，所述第二分类层用于根据所述第一全连接层的输出结果得到子类别； 使用多张第一图像以及多张第一图像的第一标签与第二标签对所述神经网络模型进行训练，得到图像分类模型； 其中，所述第二分类层包含第二全连接层、权重系数生成层与第二分类器； 所述第二分类层根据所述第一全连接层的输出结果得到子类别包括： 将所述第一全连接层的输出结果输入所述第二全连接层，得到所述第二全连接层的输出结果； 将所述第二全连接层的输出结果输入所述权重系数生成层，得到所述权重系数生成层的输出结果； 将所述第一全连接层的输出结果与所述权重系数生成层的输出结果进行点乘处理，将所得到的处理结果作为预测特征输入所述第二分类器，根据所述第二分类器的输出结果得到子类别。

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