东莞理工学院;典瑞智能(东莞)科技有限公司李广明获国家专利权
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龙图腾网获悉东莞理工学院;典瑞智能(东莞)科技有限公司申请的专利一种基于轻量化网络的物体分类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：CN115810129B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202211655449.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于轻量化网络的物体分类方法是由李广明;吴京;黄佳岚;邹永钶;胡泽强;李修成设计研发完成，并于2022-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于轻量化网络的物体分类方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于轻量化网络的物体分类方法，包括以下步骤：构建轻量化网络，采集样本图像并处理，利用处理后的样本图像训练轻量化网络，得到训练好的轻量化网络，通过训练好的轻量化网络对待识别物体的图像进行推演：根据多个预设的膨胀率对待识别物体的图像进行空洞卷积提取得到多个不同的图像特征，然后以自适应权重赋值的方式为图像特征赋予权重并进行特征融合，最终输出分类结果。本发明提供一种基于轻量化网络的物体分类方法，解决了现有的物体分类技术在低资源环境下所能取得的分类准确度较低的问题。
本发明授权一种基于轻量化网络的物体分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于轻量化网络的物体分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建轻量化网络，采集样本图像并处理，利用处理后的样本图像训练轻量化网络，得到训练好的轻量化网络，通过训练好的轻量化网络对待识别物体的图像进行推演： 根据多个预设的膨胀率对待识别物体的图像进行空洞卷积提取得到多个不同的图像特征，然后以自适应权重赋值的方式为图像特征赋予权重并进行特征融合，最终输出分类结果； 所述轻量化网络包括依次连接的第一卷积层、归一化层、第一block层、第二block层、池化层、第二卷积层、第三block层；还包括第一空洞卷积层、第二空洞卷积层、第三空洞卷积层、融合层和全连接层；其中， 所述第一block层的分支输出端与第一空洞卷积层的输入端连接，第二block层的分支输出端与第二空洞卷积层的输入端连接，第三block层的分支输出端与第三空洞卷积层的输入端连接，第一空洞卷积层的输出端、第二空洞卷积层的输出端和第三空洞卷积层的输出端分别与融合层的输入端连接，融合层的输出端与全连接层的输入端连接。
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