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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种基于计算机视觉技术的车辆轴重分布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：CN116778435B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310830484.1，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种基于计算机视觉技术的车辆轴重分布识别方法是由贾布裕;何颖丰;余晓琳;陈扬文;罗宇蕃设计研发完成，并于2023-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于计算机视觉技术的车辆轴重分布识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于计算机视觉技术的车辆轴重分布识别方法，包括以下步骤：S1、采用YOLOv4模型构建视觉识别器，并对用YOLOv4模型进行优化；S2、构建基于生成对抗网络的车辆轴重分布预测模型；S3、构建视觉识别器的训练集，对视觉识别器进行训练并测试其性能；S4、构建数据集，对车辆轴重分布预测模型进行训练，得到最佳的模型参数；S5、将训练完成的视觉识别器和车辆轴重分布预测模型用于实际场景的车辆轴重分布预测识别。本发明利用计算机视觉技术识别出车辆轴数等信息，通过桥梁传感器获取桥梁实时结构响应，并且通过生成对抗网络预测车辆的轴重概率分布。

本发明授权一种基于计算机视觉技术的车辆轴重分布识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于计算机视觉技术的车辆轴重分布识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采用YOLOv4模型构建视觉识别器，并对用YOLOv4模型进行优化； S2、构建基于生成对抗网络的车辆轴重分布预测模型；车辆轴重分布预测模型的输入包括观测到的桥梁结构响应εp和通过视觉识别器识别的车辆信息Tn，v，a； 车辆轴重分布预测模型的输出为生成的桥梁结构响应数据εG和生成的车辆轴重分布预测数据PG； 其中，εp作为真实的桥梁结构响应观测数据，用于训练判别器D，同时在判别器D不断训练迭代优化的过程中，训练生成器G，最终完成生成对抗网络的训练；Tn，v，a包含车辆的车轴数n、车辆行进速率v以及所在车道标号a，Tn，v，a在生成车辆轴重分布预测数据PG时输入生成器G，车辆信息作为标签优化生成器；εG作为生成PG的中间数据输入，用以观测其与真实结构响应数据εp的差异以确保生成器的性能；PG是由生成对抗网络输出的最终数据，为估计的车辆轴重完整的概率分布；PG生成过程需要结合建立的约束方程，PG和εG从某种分布的变量z通过函数和fθz映射； 车辆轴重分布预测模型的构建包括构建生成器G和判别器D、建立约束方程、生成器训练以及判别器训练； 构建生成器G和判别器D采用前馈神经网络FNN； 构造生成器G和判别器D的前馈神经网络FNN由输入层、n个隐藏层以及输出层构成，整个网络中无反馈，信号从输入层向输出层单向传播；隐藏层的数量n根据需要设定，在训练过程中，采用梯度下降来训练模型参数； S3、构建视觉识别器的训练集，对视觉识别器进行训练并测试其性能； S4、构建数据集，对车辆轴重分布预测模型进行训练，得到最佳的模型参数； S5、将训练完成的视觉识别器和车辆轴重分布预测模型用于实际场景的车辆轴重分布预测识别。

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