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龙图腾网恭喜广东工业大学申请的专利基于卷积神经网络思想的图像目标识别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：CN111967479B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202010733456.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于卷积神经网络思想的图像目标识别方法是由黄经伟;张学习;程健明设计研发完成，并于2020-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卷积神经网络思想的图像目标识别方法在说明书摘要公布了：本发明的目的在于提供一种基于卷积神经网络思想的图像目标识别方法，其特征在于：通过预先构建的变化结构平衡矩阵与图像中的局部结构平衡矩阵做Hadamard乘积得到局部的目标结构平衡矩阵，增加识别参数的数量提高识别的精度。本发明采用CNN提取局部初始结构平衡矩阵，与预先构建的变化结构平衡矩阵做Hadamad乘积，得到局部的目标结构平衡矩阵。现有技术是对图像整体进行处理没有考虑局部，最终得到的只有3个特征参数，现在采用CNN可以得到多组局部的识别参数向量组，增加了识别参数的数量，提高图像目标识别的精度。

本发明授权基于卷积神经网络思想的图像目标识别方法在权利要求书中公布了：1.基于卷积神经网络思想的图像目标识别方法，其特征在于：通过预先构建的变化结构平衡矩阵与图像中的局部结构平衡矩阵做Hadamard乘积得到局部的目标结构平衡矩阵，以增加识别参数的数量提高识别的精度；所述的基于卷积神经网络思想的图像目标识别方法，包括以下步骤：构造局部初始结构平衡矩阵；基于Hadamard变换进行图像变换：根据结构平衡网络的分类性质进行图像特征参量提取；根据图像特征参量对待识别图像进行识别；所述构造局部初始结构平衡矩阵，包括：记所有N阶结构平衡矩阵构成的集合为FN；设P是FN上的一个映射，即：P：FN→FN；采用一个3*3的矩阵作为预先构造的局部初始结构平衡矩阵，得到K＝N-22个局部初始结构平衡矩阵；其中，N≥3；所述根据结构平衡网络的分类性质进行图像特征参量提取，包括：采用一个3*3的矩阵作为变化结构平衡矩阵与初始结构平衡矩阵做Hadamard乘积，每个局部初始结构平衡矩阵得到三个识别参数，假如初始结构平衡矩阵中存在P个满足要求的局部初始结构平衡矩阵，做Hadamard乘积后则有P*3个特征识别参数；所述根据图像特征参量对待识别图像进行识别，包括：利用所述根据结构平衡网络的分类性质进行图像特征参量提取获得的P*3个特征识别参数对目标图像进行识别。

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