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龙图腾网恭喜深圳市杉川机器人有限公司申请的专利一种物体识别方法、装置及设备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：CN112613508B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202011558197.2，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种物体识别方法、装置及设备是由杨勇;吴泽晓;张康健设计研发完成，并于2020-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种物体识别方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请适用于物体识别技术领域，提供了一种物体识别方法，包括：获取待识别图像；根据预设分割算法对所述待识别图像进行分割处理，得到至少一个图像框；通过卷积神经网络对所述图像框进行特征提取，得到所述图像框对应的物体特征；通过机器学习算法对所述物体特征进行识别，得到所述待识别图像所包含的物体的物体类别。上述方法，采用卷积神经网络对图像框进行特征提取，可以提取出图像框更深层次的特征，提高了物体识别的准确率。

本发明授权一种物体识别方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种物体识别方法，其特征在于，包括： 获取待识别图像； 根据预设分割算法对所述待识别图像进行分割处理，得到至少一个图像框；每个图像框中包括一种物体； 通过卷积神经网络对所述图像框进行特征提取，得到所述图像框对应的物体特征； 通过机器学习算法对所述物体特征进行识别，得到所述待识别图像所包含的物体的物体类别； 所述卷积神经网络的训练过程包括： 获取预设的卷积神经网络，并且获取训练样本集；所述训练样本集包括样本图像框及其对应的物体特征标签； 将所述样本图像框输入至预设卷积神经网络轻量模型进行处理，得到所述样本图像框对应的样本物体特征； 根据预设损失函数获取所述样本图像框对应的样本物体特征和所述样本图像框对应的物体特征标签之间的差异信息； 若所述差异信息满足第一预设停止训练条件，则停止训练，将当前的所述预设卷积神经网络轻量模型作为用于输出图像框对应的物体特征的卷积神经网络； 若所述差异信息不满足所述第一预设停止训练条件，则调整预设参数，并返回所述将所述样本图像框输入至所述预设卷积神经网络轻量模型进行处理，得到所述样本图像框对应的样本物体特征； 获取样本验证集；样本验证集包括样本验证图片及其对应的样本验证结果标签； 根据当前的预设的卷积神经网络得到样本验证图片对应的识别结果，并根据样本验证图片对应的识别结果和样本验证结果标签确定样本验证集对应的准确率； 若差异信息和准确率满足第二预设停止训练条件，则停止训练，当前的预设卷积神经网络轻量模型作为物体识别模型； 若差异信息和所述准确率不满足第二预设停止训练条件，则调整预设参数，并返回将样本图像输入至预设卷积神经网络轻量模型进行处理，得到样本图像对应的样本图像识别结果； 其中，在训练过程中，调整的预设参数包括学习速率、学习速率时间表、每次输入所述预设卷积神经网络轻量模型的所述样本图像的数量、迭代训练的周期中的一种或者多种。

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