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龙图腾网获悉上海软杰智能设备有限公司申请的专利一种融合MobileNet-V2和svm的车辆重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：CN115439665B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202210921680.5，技术领域涉及：G06V10/74；该发明授权一种融合MobileNet-V2和svm的车辆重识别方法是由陈迪康设计研发完成，并于2022-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合MobileNet-V2和svm的车辆重识别方法在说明书摘要公布了：一种融合MobileNet‑V2和svm的车辆重识别方法，涉及车辆重识别技术领域，基于MobileNet‑V2的深度学习网络，搭建多分支网络并进行多分支网络训练，在训练过程中基于svm方法得到一个车辆重识别模型，基于所述车辆重识别模型对目标车辆做出检索结果展示，该识别方法在保证网络结构简单的基础上，得到的车辆重识别模型具有更好的鲁棒性，还有效的提升了准确率和性能，也做到了效果和性能的均衡。

本发明授权一种融合MobileNet-V2和svm的车辆重识别方法在权利要求书中公布了：1.一种融合MobileNet-V2和svm的车辆重识别方法，其特征在于，基于MobileNet-V2的深度学习网络，搭建多分支网络并进行多分支网络训练，在训练过程中基于svm方法得到一个车辆重识别模型，基于所述车辆重识别模型对目标车辆做出检索结果展示； 所述重识别方法的具体步骤包括如下： 步骤一为训练数据预处理：将样本数据进行图像预处理，之后再对经过图像预处理的样本数据进行数据标定； 步骤二为多分支网络构建：以MobileNet-V2为基础网络搭建多分支网络，所述多分支网络包括全局特征分支网络以及车辆部件分支网络； 步骤三为多分支网络训练：首先，将训练图像和样本标签送入搭建好的车辆部件分支网络进行训练，当损失函数达到收敛，得到车辆部件检测模型，然后添加全局特征分支网络以调整车辆部件检测模型，当损失函数达到收敛，得到车辆重识别模型，即完成一次计算训练过程，模型训练时的N个计算训练过程对应得到N个车辆重识别模型，之后基于N个车辆重识别模型进行svm权重筛选得到最终的车辆重识别模型； 步骤四为识别效果展示：基于最终的车辆重识别模型，搭建调用代码，调用代码包括读入一张图像，然后进行图像预处理，然后加载所述最终的车辆重识别模型进行特征提取，把所有图像经过重复上述操作，得到每个图像的特征，存入文件A中，再搭建匹配代码，匹配代码包括读入一张图像，然后进行图像预处理，然后加载所述最终的车辆重识别模型进行特征提取，导入文件A中，进行特征相似度计算，取相似度高的前100张图，把得到的100张图写到一个大图中进行结果展示。

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