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龙图腾网获悉淮阴工学院申请的专利一种基于HV-LBP的卷积神经网络车辆识别方法及装置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：CN115631471B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202211389302.3，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种基于HV-LBP的卷积神经网络车辆识别方法及装置是由朱小豪;杨定礼;周辉;吴怡啄设计研发完成，并于2022-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于HV-LBP的卷积神经网络车辆识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及车辆识别技术领域，公开了一种基于HV‑LBP的卷积神经网络车辆识别方法及装置。输入车辆图像，对原始RGB图像数据集进行HSV色彩空间转换，同时对RGB图进行LBP纹理特征提取，去除HSV空间的饱和度空间，并将LBP纹理特征融入H和V空间，使其保持色调和亮度的基础上增加纹理特征，形成多特征融合图像，然后使用HV‑LBP图像载入FasterR‑CNN网络进行训练，最后使用测试数据集通过训练好的系统，进行车辆识别，并输出识别精确率。与现有技术相比，本发明在输入改进后的HV‑LBP图像在不增加检测时间，不增加训练样本的基础上提高了车辆识别的精确率，解决了现有技术中识别精确率低的问题。

本发明授权一种基于HV-LBP的卷积神经网络车辆识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于HV-LBP的卷积神经网络车辆识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：输入车辆图像，对原图像进行RGB-HSV转换； 所述步骤1中由RGB空间转换成HSV色彩空间： 步骤2：提取输入图像LBP纹理特征； 输入图像LBP纹理特征具体为： 其中，xa，ya是中心点像素，ia是中心点灰度值，ib是相邻像素点灰度值，q是中心相邻像素点个数，u是函数符号； 步骤3：去除HSV空间的饱和度空间，并将步骤2中LBP纹理特征融入H和V空间，使其保持色调和亮度的基础上增加纹理特征，形成多特征融合图像； 步骤4：将多特征融合图像输入载入FasterR-CNN网络进行训练，在进入神经网络结构前，首先对数据集进行分类，其中70％分类成训练图片，20％验证图片，其余是测试图片并裁剪所有图像至同一尺寸：224×224×3，对训练图片进行增强，引入预训练ResNet50模型，之后通过RPN网络获取建议框，之后通过ROI池化层，最后通过全连接层为目标检测类型输出检测分数和位置； 步骤5：车辆识别验证：输入待识别图片，输出车辆位置和分数并同时输出检测系统评价指标。

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淮阴工学院，其通讯地址为：223000 江苏省淮安市经济技术开发区枚乘东路1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”。

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