恭喜江南大學錢雪忠獲國家專利權
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龍圖騰網恭喜江南大學申請的專利融合模塊和多尺度特征融合卷積神經網絡及圖像識別方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN112036475B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202010888768.2，技術領域涉及：G06V10/80；該發明授權融合模塊和多尺度特征融合卷積神經網絡及圖像識別方法是由錢雪忠;陳鑫華設計研發完成，并于2020-08-28向國家知識產權局提交的專利申請。
本融合模塊和多尺度特征融合卷積神經網絡及圖像識別方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種融合模塊和多尺度特征融合卷積神經網絡及圖像識別方法，包括上一層、融合層以及級聯層，所述上一層將輸入圖片通過所述融合層運算，再將運算完成的結果通過所述級聯層進行合并輸出，所述融合層由在原始模塊中加入瓶頸結構和空洞卷積結構共同組合而成。本發明不但錯誤率低，而且有效減少網絡的參數量，有利于提升模型泛化能力。
本發明授權融合模塊和多尺度特征融合卷積神經網絡及圖像識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多尺度特征融合卷積神經網絡的圖像識別系統，其特征在于，包括：輸入層、第一卷積層、最大池化層、多個融合模塊、分類輸出層以及輸出層，且每個融合模塊的前一層和后一層均使用1×1的卷積操作，其中所述融合模塊包括上一層、融合層以及級聯層，所述上一層將輸入圖片通過所述融合層運算，再將運算完成的結果通過所述級聯層進行合并輸出，所述融合層由在原始模塊中加入瓶頸結構和空洞卷積結構共同組合而成，所述融合模塊的參數量Fi,n的計算方法為：，其中k×k為當前卷積核尺寸，Cin為輸入通道數，Cout為輸出通道數，所述瓶頸結構中設有1×1卷積層和3×3卷積層，所述空洞卷積的區域尺寸計算公式為：，其中超參數r表示每個像素之間填充r-1個空格。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人江南大學，其通訊地址為：214122 江蘇省無錫市蠡湖大道1800號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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