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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于双重复用和卷积连接网络的物体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：CN117036857B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202311006936.0，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于双重复用和卷积连接网络的物体识别方法是由刘茜设计研发完成，并于2023-08-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双重复用和卷积连接网络的物体识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双重复用和卷积连接网络的物体识别方法，利用卷积层、批归一化层和激活函数层构建第一卷积模块；利用最大池化层、初始复用单元、压缩复用单元、转换单元、批归一化层和激活函数层分别构建第二至第五卷积模块；利用第一至第五卷积模块、全局平均池化层和全连接层构建初始双重复用和卷积连接网络；利用样本数据训练初始双重复用和卷积连接网络，得到目标基于双重复用和卷积连接的网络。从而通过目标基于双重复用和卷积连接的网络实现了物体识别，通过双重复用增强特征的前向传播，缓解训练过程中的梯度消失问题，通过压缩复用单元内的特征复用和卷积连接减少了计算代价，提高了物体识别的精度。

本发明授权一种基于双重复用和卷积连接网络的物体识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双重复用和卷积连接网络的物体识别方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、获取物体图像并进行数据预处理； S2、构建初始双重复用和卷积连接网络，初始双重复用和卷积连接网络包括依次连接的第一卷积模块、第二卷积模块、第三卷积模块、第四卷积模块、第五卷积模块、全局平均池化层以及全连接层；第一卷积模块包括依次连接的卷积层、批归一化层以及激活函数层；第二卷积模块包括最大池化层、初始复用单元、压缩复用单元以及转换单元；第三卷积模块和第四卷积模块均包括压缩复用单元和转换单元；第五卷积模块包括压缩复用单元、转换单元、批归一化层以及激活函数层；压缩复用单元均包括第一个输入、第二个输入、第一个输出以及第二个输出； 压缩复用单元包括无下采样的压缩复用单元和有下采样的压缩复用单元； 无下采样的压缩复用单元包括第一分支、第二分支以及第三分支，第一分支包括依次连接的第一批归一化层、第一激活函数层、第一卷积层、第二批归一化层、第二激活函数层、第二卷积层、第三批归一化层、第三激活函数层、第三卷积层、第一拼接运算层以及第二拼接运算层；第二分支包括第三拼接运算层；第三分支包括依次连接的第四批归一化层、第四激活函数层以及第四卷积层； 无下采样的压缩复用单元中，第二卷积层和第三卷积层的输出连接第一拼接运算层的输入；第一拼接运算层的输出和第二分支的输入连接第三拼接运算层的输入；第二分支的输入也是第三分支的输入；第一拼接运算层的输出和第三分支的输出连接第二拼接运算层的输入；第二拼接运算层的输出是该压缩复用单元的第一个输出，第三拼接运算层的输出是该压缩复用单元的第二个输出； 有下采样的压缩复用单元包括第一分支、第二分支以及第三分支，第一分支包括依次连接的第一批归一化层、第一激活函数层、第一卷积层、第二批归一化层、第二激活函数层、第二卷积层、第三批归一化层、第三激活函数层、第三卷积层、第一拼接运算层以及第二拼接运算层；第二分支包括平均池化层和第三拼接运算层；第三分支包括依次连接的第四批归一化层、第四激活函数层以及第四卷积层； 有下采样的压缩复用单元中，第二卷积层和第三卷积层的输出连接第一拼接运算层的输入；第一拼接运算层的输出和第二分支中平均池化层的输出连接第三拼接运算层的输入；第二分支中平均池化层的输出也是第三分支的输入；第一拼接运算层的输出和第三分支的输出连接第二拼接运算层的输入；第二拼接运算层的输出是该压缩复用单元的第一个输出，第三拼接运算层的输出是该压缩复用单元的第二个输出； S3、利用样本数据集训练初始双重复用和卷积连接网络，得到目标基于双重复用和卷积连接的网络； S4、将预处理后的物体图像数据输入至目标基于双重复用和卷积连接的网络中，获取网络输出，得到物体识别结果。

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南京信息工程大学，其通讯地址为：210032 江苏省南京市江北新区宁六路219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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