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龙图腾网获悉西安工业大学申请的专利一种图像识别模型训练方法及系统和图像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：CN114155502B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202111492549.3，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种图像识别模型训练方法及系统和图像识别方法是由周巍;易华辉;杨帆;李铭设计研发完成，并于2021-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像识别模型训练方法及系统和图像识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种图像识别模型训练方法及系统和图像识别方法，该训练方法包括：采集大量与道路场景相关的图片；所述图片至少包括：车辆、行人、建筑物、地面道路标线、路旁交通标志、道路上方空间的标识及位于道路内的障碍物；每一幅所述图片带有相应的标注框，对所述图片进行预处理；将经预处理后的所述图片，根据预设比例分为训练集和验证集；利用所述训练集和验证集，对搭建的YOLOv4网络模型进行迭代训练，直到损失函数收敛，得到训练后的最优YOLOv4网络模型作为图像识别模型，实现道路场景图像识别。该方法相比传统CNN模型，可降低计算量，且同时不会造成精度上的损失；检测速度更快、实时性更强。

本发明授权一种图像识别模型训练方法及系统和图像识别方法在权利要求书中公布了：1.一种图像识别模型训练方法，其特征在于，包括： S10、采集大量与道路场景相关的图片；所述图片至少包括：车辆、行人、建筑物、地面道路标线、路旁交通标志、道路上方空间的标识及位于道路内的障碍物； S20、每一幅所述图片带有相应的标注框，对所述图片进行预处理； 预处理包括： 使用Mosaic数据增强方法增加样本的数量； S30、将经预处理后的所述图片，分为训练数据集占70％，测试数据集占20％，验证数据集占10％； S40、利用所述训练数据集、测试数据集和验证数据集，对搭建的YOLOv4网络模型进行迭代训练，直到损失函数收敛，得到训练后的最优YOLOv4网络模型作为图像识别模型，实现道路场景图像识别；其中，将YOLOv4的特征提取网络改为MobileNetv3网络结构，在bottlenet结构中加入了SE结构，并且放在了depthwisefilter之后；在检测器的CBL_block1和CBL_block2模块中使用深度可分离卷积代替传统卷积，并在每个尺度的最后一层Conv2D3×3卷积中引入inception网络结构；使用h-swish函数作为激活函数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安工业大学，其通讯地址为：710021 陕西省西安市未央区学府中路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。