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龍圖騰網(wǎng)獲悉四川水利職業(yè)技術(shù)學院申請的專利一種基于Center Point模型的目標檢測優(yōu)化方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119964129B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510446178.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/58；該發(fā)明授權(quán)一種基于Center Point模型的目標檢測優(yōu)化方法及系統(tǒng)是由謝光敏;趙文杰;孔璞;郭妍;李靈;鄒菊紅設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-04-10向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于Center Point模型的目標檢測優(yōu)化方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于CenterPoint模型的目標檢測優(yōu)化方法及系統(tǒng)，所述方法包括獲取當前幀的原始圖片；將原始圖片輸入到CenterPoint模型進行推理，得到目標類別、中心偏移位置和目標大小信息；將目標類別、中心偏移位置、目標大小信息和上一幀預存的歷史目標中心位置集輸入到預先訓練完成的目標中心點運動模型中，得到目標中心位置集；將目標類別、目標中心位置集和目標大小信息渲染到原始圖片中，得到渲染圖片；根據(jù)渲染圖片進行目標檢測，并根據(jù)目標檢測結(jié)果進行目標追蹤。本方法具有以下效果：實現(xiàn)對快速移動或者被遮擋的目標進行精準檢測，以提高目標追蹤的準確性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于Center Point模型的目標檢測優(yōu)化方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于CenterPoint模型的目標檢測優(yōu)化方法，其特征在于，由控制器執(zhí)行，包括： 獲取當前幀的原始圖片； 將所述原始圖片輸入到CenterPoint模型進行推理，得到目標類別、中心偏移位置和目標大小信息，包括： 將所述原始圖片輸入到優(yōu)化后的CenterPoint模型的ResNet主干網(wǎng)絡(luò)中進行圖像特征提取，得到特征圖； 利用特征金字塔網(wǎng)絡(luò)對所述特征圖進行場景特征融合，得到融合特征圖； 將所述融合特征圖輸入到CenterBoxHead中進行位置預測，得到中心偏移位置和目標大小信息； 將所述融合特征圖輸入到RetinaNet網(wǎng)絡(luò)中進行回歸得到目標預測框； 將所述中心偏移位置和所述目標預測框輸入到KeyPointHead中進行類型識別，得到目標類別； 其中，所述CenterPoint模型的優(yōu)化過程，包括： 將原始圖片輸入到初始CenterPoint模型的CNN主干網(wǎng)絡(luò)中進行圖像特征提取，得到初始特征圖； 將所述特征圖輸入到CenterBoxHead中進行位置預測，得到初始中心偏移位置； 將所述初始中心偏移位置輸入到KeyPointHead中進行目標類型識別，得到初始目標類別； 將所述初始特征圖輸入到MaskNetHead模型中，得到像素級分割圖，其中像素級分割圖包括目標類別的像素信息和類別區(qū)域面積； 對所述像素級分割圖進行二值化處理，得到二值化圖像； 根據(jù)所述二值化圖像、所述初始目標類別、所述類別區(qū)域面積和所述初始中心偏移進行目標判斷，根據(jù)判斷結(jié)果將所述初始目標類別、所述類別區(qū)域面積和所述初始中心偏移統(tǒng)計到目標列表中； 將所述原始圖片中的目標真值表與所述目標列表進行對比并計算定位損失、分類損失和分割損失，并根據(jù)計算結(jié)果通過反向傳播進行迭代優(yōu)化初始CenterPoint模型，得到CenterPoint模型； 將所述目標類別、所述中心偏移位置、所述目標大小信息和上一幀預存的歷史目標中心位置集輸入到預先訓練完成的目標中心點運動模型中，得到目標中心位置集； 將所述目標類別、所述目標中心位置集和所述目標大小信息渲染到所述原始圖片中，得到渲染圖片； 根據(jù)所述渲染圖片進行目標檢測，并根據(jù)目標檢測結(jié)果進行目標追蹤。

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