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龙图腾网获悉广州大学申请的专利融合特征向量的角度和距离的车辆识别方法、装置及软件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：CN118397417B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202410659831.3，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权融合特征向量的角度和距离的车辆识别方法、装置及软件是由谢延昭;谢育桐;汪洋涛;汤茂斌;范立生;彭伟龙;李明杰;田灿设计研发完成，并于2024-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合特征向量的角度和距离的车辆识别方法、装置及软件在说明书摘要公布了：本申请是一种融合特征向量的角度和距离的车辆识别方法，包括以下步骤：S1、获取图像数据；S2、图像数据预处理；S3、对图像数据进行特征提取；S4、使用训练完成的车辆识别模型对图像数据进行实体识别。车辆识别模型的融合损失函数包括有：角度度量损失支路和距离度量支路，角度度量损失支路用于计算图像数据的特征向量与类特征向量之间的角度；距离度量支路用于计算图像数据的特征向量与类特征向量之间的距离。本申请中的车辆识别模型中，构建的融合损失函数比单一损失函数增加夹角距离这一聚类信息，车辆识别模型能够充分减少特征向量的类内距离，同时增加特征向量的类间距离，使得车辆识别模型能够对输入的图像数据进行更准确地预测。

本发明授权融合特征向量的角度和距离的车辆识别方法、装置及软件在权利要求书中公布了：1.一种融合特征向量的角度和距离的车辆识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取图像数据； S2、对所述图像数据进行预处理； S3、对所述图像数据进行特征提取； S4、使用训练完成的车辆识别模型对所述图像数据进行实体识别； 所述车辆识别模型的融合损失函数包括有：角度度量损失支路和距离度量支路；所述融合损失函数表达式为： 其中，为所述融合损失函数的函数值，为所述角度度量损失支路的函数值，为所述距离度量支路的函数值； 所述角度度量损失支路用于计算所述图像数据的特征向量与类特征向量之间的角度； 所述距离度量支路用于计算所述图像数据的特征向量与类特征向量之间的距离； 所述车辆识别模型设置有车辆特征提取模块，所述车辆特征提取模块包括有依次连接的：块分割层、线性嵌入层和三个采样层； 所述块分割层设置有卷积核，通过所述卷积核卷积得到图像数据的块标记； 所述线性嵌入层将所述块分割层输出的块标记投影到任意维； 所述采样层设置有块合并层和SwinTransfomer块，通过所述块合并层和SwinTransfomer块对所述线性嵌入层的输出进行采样，得到所述图像数据的特征向量； 所述角度度量损失支路的损失函数为： 其中，为缩放后的特征向量； 所述距离度量支路的损失函数为 其中，为组间损失函数值，为日域组内损失函数值，为夜域组内损失函数值，为权重参数； 所述获取图像数据之前，还包括： S401、通过夜图像生成器和日图像生成器分别生成夜域图像和日域图像； S402、根据夜图像判别器评估生成的所述夜域图像的真实置信度，根据日图像判别器评估生成的所述日域图像的真实置信度； S403、根据所述夜图像判别器或所述日图像判别器输出的真实置信度判断GAN模型是否训练完成，若是则重新执行步骤S401，若否，则结束生成器的迭代。

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