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龍圖騰網獲悉上海歐菲智能車聯科技有限公司申請的專利目標檢測方法、裝置、計算機設備及計算機可讀存儲介質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：CN114596548B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202210163681.8，技術領域涉及：G06V20/58；該發明授權目標檢測方法、裝置、計算機設備及計算機可讀存儲介質是由關稱心;徐青設計研發完成，并于2022-02-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本目標檢測方法、裝置、計算機設備及計算機可讀存儲介質在說明書摘要公布了：本發明實施例公開一種目標檢測方法、裝置、計算機設備及計算機可讀存儲介質，該方法包括：獲取多張圖像以及多個標簽信息；第一標簽信息為第一圖像包括的待檢測對象的類別信息，第一圖像為多張圖像中的任一圖像；將第一圖像輸入第一模型，得到候選區域的特征圖和對應的置信度；將候選區域的特征圖輸入第二模型，得到檢測得分矩陣和分類得分矩陣，第一模型和第二模型屬于初始檢測模型；根據第一標簽信息、置信度、檢測得分矩陣和分類得分矩陣確定均方差損失值和交叉熵損失值；根據均方差損失值和交叉熵損失值優化初始檢測模型的參數，得到訓練好的檢測模型；該檢測模型用于檢測圖像中的待檢測對象。本發明實施例，可以提高樣本的標注效率。

本發明授權目標檢測方法、裝置、計算機設備及計算機可讀存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種目標檢測方法，其特征在于，包括： 獲取多張圖像以及多個標簽信息；所述多張圖像與所述多個標簽信息一一對應，第一標簽信息為第一圖像包括的待檢測對象的類別信息，所述第一圖像為所述多張圖像中的任一圖像； 將所述第一圖像輸入第一模型，得到候選區域的特征圖和對應的置信度；所述第一模型為通過真值數據訓練的強監督學習目標檢測模型； 將所述候選區域的特征圖輸入第二模型的檢測分支得到檢測得分矩陣； 將所述候選區域的特征圖輸入所述第二模型的分類分支得到分類得分矩陣；所述第一模型和所述第二模型屬于初始檢測模型； 根據所述第一標簽信息、所述置信度、所述檢測得分矩陣和所述分類得分矩陣確定均方差損失值和交叉熵損失值； 將所述交叉熵損失值乘以權重RC，得到加權交叉熵損失值；所述C為所述待檢測對象的類別數，所述R為所述候選區域的數量； 將所述加權交叉熵損失值與所述均方差損失值的和確定為總損失值； 根據所述總損失值優化所述初始檢測模型的參數，得到訓練好的檢測模型；所述檢測模型用于檢測圖像中的所述待檢測對象。

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上海歐菲智能車聯科技有限公司，其通訊地址為：200001 上海市嘉定區安亭鎮墨玉南路888號1701室；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”。