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龙图腾网获悉苏州科达科技股份有限公司申请的专利车辆分类方法、设备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：CN114332564B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202111656401.9，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权车辆分类方法、设备及存储介质是由马伟;章勇;毛晓蛟;赵妍珠设计研发完成，并于2021-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本车辆分类方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种车辆分类方法、设备及存储介质，属于图像识别技术领域，该方法包括：将目标图像输入预先训练的基础分类模型，得到目标图像的图像特征、目标图像中车辆的分类结果和分类结果的置信度，每辆车辆的分类结果包括m级分类信息；在置信度小于预设阈值的情况下获取属于第一级分类信息的样本车辆图像得到支持集；将支持集输入预先训练的小样本分类模型执行元测试任务，得到第一级分类信息下各子类的小样本特征；基于图像特征和各子类的小样本特征，确定车辆的最终分类结果；可以解决训练分类模型的训练数据少，导致分类模型的鲁棒性不足、车辆分类结果容易出错的问题；可以提高车辆分类的准确率。

本发明授权车辆分类方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种车辆分类方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标图像； 将所述目标图像输入预先训练的基础分类模型，得到所述目标图像的图像特征、所述目标图像中车辆的分类结果和所述分类结果的置信度，每辆车辆的分类结果包括m级分类信息，所述m为大于1的正整数；所述基础分类模型是使用第一训练集训练得到的，所述第一训练集包括样本车辆图像和所述样本车辆图像中每辆车辆的m级分类标签； 在所述置信度小于预设阈值的情况下，从第二训练集中获取属于所述分类结果中的第一级分类信息的样本车辆图像，得到支持集；所述第二训练集包括各个第一级分类信息对应的车辆样本图像、以及每个车辆样本图像在对应的所述第一级分类信息下的子类标签； 将所述支持集输入预先训练的小样本分类模型执行元测试任务，得到所述第一级分类信息下各子类的小样本特征和更新后的小样本分类模型；所述小样本分类模型使用第三训练集构建的元训练任务训练得到；所述第三训练集包括多张样本车辆图像和每张样本车辆图像的至少两种分类结果； 基于所述图像特征和所述各子类的小样本特征，确定所述车辆的最终分类结果。

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苏州科达科技股份有限公司，其通讯地址为：215011 江苏省苏州市高新区金山路131号；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”。