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龙图腾网获悉中国人民解放军陆军装甲兵学院申请的专利一种基于输出层再表达的军用仓库物品类别识别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：CN116844031B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202310905998.9，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权一种基于输出层再表达的军用仓库物品类别识别方法是由刘宏祥;贾亦卓;刘少华;杜海东;刘世伦;黄玺瑛;王兵;徐丹;王佳;陈正设计研发完成，并于2023-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于输出层再表达的军用仓库物品类别识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于输出层再表达的军用仓库物品类别识别方法，包括：获取待识别物品的原始图像；对原始图像进行预处理，得到输入图像；获取公开已训练好的Googlenet网络模型，将输入图像输入Googlenet网络模型，得到输出层系数向量；构建输出结果再表达层，将输出层系数向量输入输出结果再表达层进行训练得到训练好的输出结果再表达层；基于训练好的输出结果再表达层得到物品种类识别结果。本发明通过对输出结果再表达层的训练，实现识别结果的再表达。且输出结果再表达层可自行训练得到，也可通过融合多个仓库的训练结果得到，融合的方式可实现训练结果的快速共享。

本发明授权一种基于输出层再表达的军用仓库物品类别识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于输出层再表达的军用仓库物品类别识别方法，其特征在于，包括： 获取待识别物品的原始图像； 对所述原始图像进行预处理，得到输入图像； 获取公开已训练好的Googlenet网络模型，将所述输入图像输入所述Googlenet网络模型，得到输出层系数向量； 构建输出结果再表达层，将所述输出层系数向量输入所述输出结果再表达层进行训练得到训练好的输出结果再表达层； 将所述输出层系数向量输入所述输出结果再表达层进行训练的过程包括：将所述输出层系数向量输入所述输出结果再表达层得到若干神经元输出；其中，所述输出结果再表达层包括若干神经元，一个神经元对应一个待识别物品种类；对若干所述神经元输出进行融合，得到预测结果；基于所述预测结果和实际结果计算误差；基于所述误差更新权值和偏置得到训练好的输出结果再表达层； 所述输出结果再表达层与所述Googlenet网络模型的输出层为全连接关系； 所述神经元输出的传播计算公式如下： Zj=X1*wj1+X2*wj2+…++X1000*wj1000+bj 式中，Zj为第j个神经元的输出，Xi为向量X中的第i个元素，X为所述输出层系数向量，X为1*1000的向量，wji为第j个神经元中的第i个权值，bj为第j个神经元的偏置，，； 基于所述训练好的输出结果再表达层得到物品种类识别结果。

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中国人民解放军陆军装甲兵学院，其通讯地址为：100072 北京市丰台区杜家坎19号院；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”。