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龙图腾网获悉四川云从天府人工智能科技有限公司申请的专利车辆类型识别方法、装置及存储介质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：CN114724095B 。

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：202210459031.8，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权车辆类型识别方法、装置及存储介质是由李亚东;吴学纯设计研发完成，并于2022-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本车辆类型识别方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，具体提供一种车辆类型识别方法、装置及存储介质，旨在解决现有的识别方法容易造成深度学习分类器矩阵过大、导致车辆类型的识别精度较差的技术问题。为此目的，本发明的车辆类型识别方法包括下述步骤：获取车辆图像训练样本集，为车辆图像训练样本集中每一车辆图像训练样本添加标签；构建车辆类型识别模型；利用车辆图像训练样本集和车辆图像训练样本集中每一车辆图像训练样本对应的标签训练车辆类型识别模型；将待识别车辆图像输入完成训练的车辆类型识别模型，得到待识别车辆图像对应的车辆类型信息。如此，提高了识别精度。

本发明授权车辆类型识别方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种车辆类型识别方法，其特征在于，包括下述步骤： 获取车辆图像训练样本集，为所述车辆图像训练样本集中每一车辆图像训练样本添加标签，所述标签包括第一标签、第二标签和第三标签； 构建车辆类型识别模型，所述车辆类型识别模型包括主干网络、车辆基础类型分支网络、货车车辆类型分支网络和货车载重类型分支网络； 利用所述车辆图像训练样本集和所述车辆图像训练样本集中每一车辆图像训练样本对应的标签训练所述车辆类型识别模型，包括： 利用所述车辆图像训练样本集和所述车辆图像训练样本集中每一车辆图像训练样本对应的第一标签对所述主干网络和车辆基础类型分支网络进行训练； 保持所述主干网络的权重不变，利用所述车辆图像训练样本集和所述车辆图像训练样本集中每一车辆图像训练样本对应的第二标签对所述货车车辆类型分支网络进行训练；以及 利用所述车辆图像训练样本集和所述车辆图像训练样本集中每一车辆图像训练样本对应的第三标签对所述货车载重类型分支网络进行训练； 将待识别车辆图像输入完成训练的所述车辆类型识别模型，得到所述待识别车辆图像对应的车辆类型信息。

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四川云从天府人工智能科技有限公司，其通讯地址为：610000 四川省成都市中国（四川）自由贸易试验区成都天府新区煎茶街道菁蓉南三街99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”。