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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于多层协调卷积神经网络的细粒度图像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：CN114494786B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202210141309.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于多层协调卷积神经网络的细粒度图像分类方法是由李鸿健;何明轩;段小林;何旭;罗炼设计研发完成，并于2022-02-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多层协调卷积神经网络的细粒度图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及深度学习领域和图像分类领域，具体涉及一种基于多层协调卷积神经网络的细粒度图像分类方法。本发明实现了在细粒度图像分类任务上对关键区域定位并提取特征，利用图像多尺度裁剪和填充训练不同卷积层，从而融合浅层网络和深层网络特征，同时通过打乱局部区域破坏图片整体性，并通过位置编码记录原始位置，以减少打乱图片带来的噪声，较现有的分类方法，本发明所涉及的多层协调细粒度分类方法具有更高的准确度。

本发明授权一种基于多层协调卷积神经网络的细粒度图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多层协调卷积神经网络的细粒度图像分类方法，其特征在于，所述方法步骤包括： 获取图像数据集，并对图像数据集中的待分类图像进行预处理； 采用卷积神经网络提取出待分类图像的图像特征，并利用定位子网获取定位关键区域，得到待分类图像的关键区域子图； 对所述关键区域子图进行多尺度的切割填充，并随机交换各个图像块，得到多组不同尺度的切割填充子图； 对每组切割填充子图中的图像块进行位置编码，并将对应的位置编码特征图按照通道和切割填充子图连接；具体包括： 分别将图像块的序列输入正余弦位置编码函数PSC中，得到对应图像块的位置编码： 按照切割填充子图的填充粒度和切割粒度，将位置编码进行量化处理，得到位置编码特征图； 将位置编码图RE按照通道和切割填充子图连接得到带有位置编码的特征图： 其中，得到的位置编码特征图RE表示为： 其中，RExy[i][j]表示在第x,y个图像块中像素坐标i,j处的位置编码；x是切割填充子图中的图像块的横坐标，y是切割填充子图中的图像块的纵坐标；i是图像块的像素点横坐标，j是图像块的像素点纵坐标，Pxy表示第x,y个图像块的位置编码，cut是切割粒度，pad是填充粒度，且{0≤x,y≤cut-1,x,y∈N*}，N是每个图像块的边长，表示为：width是图片的边长； 依次将不同尺度的切割填充子图分别输入到预设的训练子网的第一分类模型中，得到对应类别的概率值； 将不同尺度的切割填充子图的对应类别的概率值输入到预设的训练子网的第二分类模型中，通过加权平均后，得到待分类图像的细粒度分类结果。

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