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龙图腾网恭喜北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司申请的专利标志图像的识别方法和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：CN112418321B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202011332060.5，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权标志图像的识别方法和装置是由谢树雷;赖荣凤;梅涛设计研发完成，并于2020-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本标志图像的识别方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种标志图像的识别方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：对待输入的标志图像进行数据增强处理以得到包括旋转角度特征的输入数据；将输入数据输入到神经网络中以提取标志图像的与旋转角度无关的特征；通过神经网络，基于预定义的损失函数对与旋转角度无关的特征进行学习以训练标志图像识别模型；使用标志图像识别模型识别标志图像。该实施方式能够增强标志图像识别模型对多旋转角度标志图像的识别能力，从而更准确地对标志图像进行标志识别。

本发明授权标志图像的识别方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种标志图像的识别方法，其特征在于，包括：对待输入的标志图像进行数据增强处理以得到包括旋转角度特征的输入数据；将所述输入数据输入到神经网络中以提取标志图像的与旋转角度无关的特征；通过所述神经网络，基于预定义的损失函数对所述与旋转角度无关的特征进行学习以训练标志图像识别模型；使用所述标志图像识别模型识别标志图像；其中，所述预定义的损失函数包括分类损失函数和旋转角度无关损失函数；所述旋转角度无关损失函数为基于欧氏距离计算的损失函数，所述旋转角度无关损失函数为： 其中，fc2即指的是FC-2层，Ofc2-i为所述标志图像经过角度旋转后的第i个样本经过所述神经网络包括的用于学习所述与旋转角度无关的特征的全连接特征层FC-2层的输出特征；AverageOfc2为所述标志图像经过角度旋转后的所有样本经过所述神经网络包括的用于学习所述与旋转角度无关的特征的全连接特征层FC-2层的输出特征的平均值；N为所述标志图像经过角度旋转后的样本个数，i∈[1,N]； 为所述输出特征与所述输出特征的平均值之间的欧氏距离； 为FC-2层的所有样本的输出特征与所述输出特征的平均值之间的欧氏距离之和。

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