中国人民解放军国防科技大学胡德文获国家专利权
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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利结构化平面物体识别模型训练及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：CN116543201B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310381173.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权结构化平面物体识别模型训练及识别方法是由胡德文;张敬华;刘丽设计研发完成，并于2023-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本结构化平面物体识别模型训练及识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结构化平面物体识别模型训练及识别方法，所述方法包括：获取待识别结构化平面物体的图像数据；将所述图像数据输入到结构化平面物体识别模型中，输出所述结构化平面物体的类别识别结果；其中，所述结构化平面物体识别模型为预先训练得到的，包括特征提取器和分类器；以及在训练所述特征提取器时采用的损失函数，是基于Center损失函数结合Triplet损失函数得到的。应用本发明可以进一步提高对结构化平面物体类别的判别能力，尤其是对小样本类别的结构化平面物体的判别能力。
本发明授权结构化平面物体识别模型训练及识别方法在权利要求书中公布了：1.一种结构化平面物体识别方法，包括： 获取待识别结构化平面物体的图像数据； 将所述图像数据输入到结构化平面物体识别模型中，输出所述结构化平面物体的类别识别结果； 其中，所述结构化平面物体识别模型为预先训练得到的，包括特征提取器和分类器；以及在训练所述特征提取器时采用的损失函数，是基于Center损失函数结合Triplet损失函数得到的； 所述训练所述特征提取器时采用的损失函数包括CT损失函数Lct，具体如公式1所示： 公式1 其中，表示训练样本输入到结构化平面物体识别模型后，所述特征提取器输出的特征表示；为的标签类别的类别中心；为与的标签类别的类别中心最近的类别的类别中心；为设置的临界值；N表示训练样本的数量。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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