买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京航空航天大学杭州创新研究院申请的专利一种基于时序重排序的生鲜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：CN115690779B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202211414313.2，技术领域涉及：G06V20/68；该发明授权一种基于时序重排序的生鲜识别方法是由徐振博;胡海苗;姜宏旭设计研发完成，并于2022-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时序重排序的生鲜识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于时序重排序的生鲜识别方法，在传统的生鲜识别方法的基础上，在训练与推理的过程中设置并维护一个时间戳缓存区，用于记录过去的识别序列中每一个样本的正确类别与时间戳。除了进行图像特征提取外，我们额外从时间戳缓存区查询所有类别的最近出现时间以及最近出现频率，以获得所有类别额外的时序特征。我们拼接图像特征和时序特征，并通过时序重排序网络进行所有类别置信度的重新预测，使得生鲜识别算法可以学习同商品的不同编码之间变化的特征，应对现实应用中商品编码的即时变化，有效提高生鲜识别模型的识别率。

本发明授权一种基于时序重排序的生鲜识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时序重排序的生鲜识别方法，其特征在于包括： A神经网络训练步骤，包括： A1对于一个由大量随机选取的图像组成的识别序列S，初始化一个空的时间戳缓存区C，假设序列中所有图像的总类别数为J； A2对识别序列S中的每一个图像，通过特征提取网络N进行图像特征的提取，尺寸为1,J； A3从时间戳缓存区C中查询所有类别的最近出现时间R以及最近出现频率E； A4将图像特征与时序特征拼接，得到尺寸为3,J的混合特征，将该混合特征输入到时序重排序网络O中，得到最终的预测结果Y，尺寸为1,J； A5根据收银员基于识别结果Y反馈的正确的生鲜类别F，将当前图像的类别F与时间戳缓存至C中， B模型优化步骤，包括： B1对训练数据进行预加载策略，包括：对每一个识别序列S，按照时间戳的顺序，将所有数据遍历一遍，通过记录每一个图片的路径、对应的时间戳缓存区的状态、以及图片对应的真实类别，将三者缓存用于生鲜识别模型的并行训练； B2选择交叉熵损失函数计算最终的分类损失值，计算特征提取网络以及时序重排序网络的参数的梯度，并结合Adam优化器对神经网络的参数进行优化， C模型测试和推理步骤，包括： 类似于神经网络训练步骤，对识别序列中的每一张图像，先进行图像的特征提取，通过从时间戳缓存区查询得到时序特征，将图像特征与时序特征拼接后输入到时序重排序网络中，得到每个类别的识别置信度的预测结果， 然后，接收由收银员判断预测结果中是否有正确类别和或通过点击或查询生鲜类别信息来确定并反馈的正确类别，使正确的类别被更新至时间戳缓存区中，从而完成当前图像的识别。

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北京航空航天大学杭州创新研究院，其通讯地址为：310052 浙江省杭州市滨江区长河街道创慧街18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”。