(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210499123.9 (22)申请日 2022.05.09 (71)申请人 安徽蔚来智驾科技有限公司 地址 230601 安徽省合肥市经济技 术开发 区宿松路396 3号恒创智能科技园F幢 (72)发明人 马宁宁　 (74)专利代理 机构 北京瀚仁知识产权代理事务 所(普通合伙) 11482 专利代理师 屠晓旭　陈敏 (51)Int.Cl. G06V 20/58(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 图像特征提取方法、 图像识别方法、 设备、 介 质及车辆 (57)摘要 本发明涉及图像特征提取技术领域， 具体提 供一种图像特征提取方法、 图像识别方法、 设备、 介质及车辆， 旨在解决利用部署在移动设备上的 神经网络及时地提取图像特征的问题。 为此目 的， 本发明的方法包括构建部署 于移动设备上的 初始的图像特征提取网络； 将初始的图像特征提 取网络中的深度卷积替换成普通卷积； 对替换深 度卷积之后的图像特征提取网络进行量化处理， 得到最终的图像特征提取网络； 采用最终的图像 特征提取网络对图像进行特征提取。 通过上述方 法， 可以使移动设备更加及时有效地提取到图像 的图像特征， 同时不会消耗过多地计算资源与电 功率， 也不会占用过多的内存， 减轻移动设备的 存储压力。 权利要求书2页 说明书8页 附图4页 CN 114821533 A 2022.07.29 CN 114821533 A 1.一种用于移动设备的图像特 征提取方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 构建部署于移动设备 上的初始的图像特 征提取网络； 将所述初始的图像特 征提取网络中的深度卷积替换成普通卷积； 对替换所述深度 卷积之后的图像特征提取网络进行量化处理， 得到最终的图像特征提 取网络； 采用所述 最终的图像特 征提取网络对图像进行 特征提取。 2.根据权利要求1所述的用于移动设备的图像特征提取方法， 其特征在于， “构建部署 于移动设备 上的初始的图像特 征提取网络 ”的步骤具体包括： 采用ConvNeXt网络构建部署于移动设备 上的初始的图像特 征提取网络 。 3.根据权利要求1所述的用于移动设备的图像特征提取方法， 其特征在于， “将所述初 始的图像特 征提取网络中的深度卷积替换成普通卷积 ”的步骤具体包括： 将所述深度卷积替换成小核普通卷积并对所述小核普通卷积进行空洞处理， 以增大所 述小核普通卷积的感受野。 4.根据权利要求1所述的用于移动设备的图像特征提取方法， 其特征在于， 在 “对替换 所述深度卷积之后的图像特征提取网络进行量化处理， 得到最终的图像特征提取网络 ”的 步骤之前， 所述方法还 包括： 将所述替换所述深度卷积之后的图像特征提取网络中的特殊运算符替换成非特殊运 算符。 5.根据权利要求1所述的用于移动设备的图像特征提取方法， 其特征在于， “对替换所 述深度卷积之后的图像特征提取网络进行量化处理， 得到最终的图像特征提取网络 ”的步 骤具体包括： 将所述替换所述深度 卷积之后的图像特征提取网络的浮点数参数量化成定点数参数， 得到最终的图像特 征提取网络 。 6.根据权利要求5所述的用于移动设备的图像特征提取方法， 其特征在于， “将所述替 换所述深度卷积之后的图像特征提取网络的浮点数参数量化成定点数参数， 得到最 终的图 像特征提取网络 ”的步骤具体包括： 将所述替换所述深度 卷积之后的图像特征提取网络的32位浮点数参数量化成8位定点 数参数， 得到最终的图像特 征提取网络 。 7.一种用于移动设备的图像识别方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取所述移动设备采集到的图像； 采用权利要求1至6中任一项所述的用于移动设备的图像特征提取方法提取所述图像 的图像特 征； 根据所述图像特 征进行图像识别。 8.一种计算机设备， 包括处理器和存储装置， 所述存储装置适于存储多条程序代码， 其 特征在于， 所述程序 代码适于由所述处理器加载并运行以执行权利要求 1至6中任一项所述 的用于移动设备的图像特征提取方法或者权利要求7所述的用于移动设备的图像识别方 法。 9.一种计算机可读存储介质， 其中存储有多条程序代码， 其特征在于， 所述程序代码适 于由处理器加载并运行以执行权利要求1至6中任一项所述的用于移动设备 的图像特征提权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114821533 A 2取方法或者权利要求7 所述的用于移动设备的图像识别方法。 10.一种车辆， 其特 征在于， 所述车辆包括权利要求8所述的计算机设备。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114821533 A 3