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龙图腾网获悉上海高德威智能交通系统有限公司申请的专利车辆品牌识别模型的训练方法、识别方法以及相关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：CN115909250B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202211605488.1，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权车辆品牌识别模型的训练方法、识别方法以及相关装置是由刘涵设计研发完成，并于2022-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本车辆品牌识别模型的训练方法、识别方法以及相关装置在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种车辆品牌识别模型的训练方法、识别方法以及相关装置。该训练方法利用预设的车辆关键部位框和各样本图像的车辆特征作为训练数据，采用弱监督训练的方式对识别模型进行训练，再通过特征融合的方式生成各样本图像的车辆目标特征，然后利用样本图像的车辆特征和各样本图像的车辆目标特征计算出各样本图像的损失值，并基于各样本图像的损失值调整识别模型的参数，直至各样本图像的损失值满足迭代优化终止条件，得到最终训练完成的识别模型。通过本发明，解决了相关技术中识别模型训练所需的样本图像存在标定工作量较大的技术问题，达到减小了样本图像的标定工作量，大大提升了模型训练和识别效果。

本发明授权车辆品牌识别模型的训练方法、识别方法以及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种车辆品牌识别模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取样本图像集，其中，所述样本图像集包括多个带有标签的样本图像，所述标签用于表征所述样本图像中的车辆品牌； 获取各所述样本图像的车辆特征，基于预设的车辆关键部位框使用各所述样本图像的车辆特征对预先构建的识别模型进行弱监督训练，得到各所述样本图像的所述标签关联的重要性图，将各所述样本图像的所述标签关联的重要性图和各所述样本图像的车辆特征进行特征融合，得到各所述样本图像的车辆目标特征，根据所述样本图像的车辆特征和各所述样本图像的车辆目标特征，计算出各所述样本图像的损失值，并基于各所述样本图像的损失值调整所述识别模型的参数，直至各所述样本图像的损失值满足迭代优化终止条件； 其中，将各所述样本图像的所述标签关联的重要性图和各所述样本图像的车辆特征进行特征融合，得到各所述样本图像的车辆目标特征，包括：将各所述样本图像的所述标签关联的重要性图和各所述样本图像的车辆特征进行像素级别的乘计算，获取各所述样本图像的所述标签关联的重要性图中的关键部位特征；将各所述样本图像的所述标签关联的重要性图和各所述样本图像的所述标签关联的重要性图中的关键部位特征进行像素级别的加计算，获取各所述样本图像的车辆目标特征。

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上海高德威智能交通系统有限公司，其通讯地址为：201821 上海市嘉定区云谷路599弄6号620室J1452；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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