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龙图腾网获悉国网福建省电力有限公司厦门供电公司;国网福建省电力有限公司;福州大学申请的专利基于MobileNetV3网络的定位终端场景感知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：CN115640538B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202211245873.X，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于MobileNetV3网络的定位终端场景感知方法是由林树;苏素燕;石明星;陈俊;姜乃祺;陈端云;陈少昕;徐伟;黄丽芬;吴晓勤;黄琦斌;陈金旺;陈芳设计研发完成，并于2022-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于MobileNetV3网络的定位终端场景感知方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于MobileNetV3网络的定位终端场景感知方法，4包括以下步骤：步骤S1:获取各工作场景中的指纹数据，构建指纹数据库；步骤S2:对指纹数据库中的指纹数据进行数据降维和场景标注，得到处理后的指纹数据；步骤S3:构建改进的MobileNetV3网络模型，并基于处理后的指纹数据进行训练，获得训练后的模型。步骤S4:对已经训练好的网络模型进行模型剪枝、量化和知识蒸馏，得到最优的模型；步骤S5:基于最优的模型对采集到的指纹数据进行场景感知，实现场景分类。本发明在保证复杂场景感知精度的同时，实现场景感知的低功耗和高效率。

本发明授权基于MobileNetV3网络的定位终端场景感知方法在权利要求书中公布了：1.一种基于MobileNetV3网络的定位终端场景感知方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1:获取各工作场景中的指纹数据，构建指纹数据库； 步骤S2:对指纹数据库中的指纹数据进行数据降维和场景标注，得到处理后的指纹数据； 步骤S3:构建改进的MobileNetV3网络模型，并基于处理后的指纹数据进行训练，获得训练后的模型； 步骤S4:对已经训练好的网络模型进行模型剪枝、量化和知识蒸馏，得到最优的模型； 步骤S5:基于最优的模型对采集到的指纹数据进行场景感知，实现场景分类； 所述改进的MobileNetV3网络模型，基于MobileNetV3，将MobileNetV3中的二维卷积全部变为一维卷积，摒弃MobileNetV3中步长为2的InvertedResidualBlock，只选用步长为1的InvertedResidualBlock，将MobileNetV3网络中的AveragePooling替换为AdaptiveAveragePooling。

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国网福建省电力有限公司厦门供电公司;国网福建省电力有限公司;福州大学，其通讯地址为：361004 福建省厦门市思明区湖滨南路21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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