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龍圖騰網獲悉湖南銳思華創科技有限公司申請的專利基于yolo神經網絡的目標檢測跟蹤方法、存儲介質及設備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：CN115239949B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202210900096.1，技術領域涉及：G06V10/25；該發明授權基于yolo神經網絡的目標檢測跟蹤方法、存儲介質及設備是由郭靖瑤;唐艷設計研發完成，并于2022-07-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于yolo神經網絡的目標檢測跟蹤方法、存儲介質及設備在說明書摘要公布了：本申請提供了一種基于yolo神經網絡的目標檢測跟蹤方法、存儲介質及設備，其中，基于yolo神經網絡的目標檢測跟蹤方法包括獲取樣本數據集并預處理；獲取yolo網絡結構，利用yolo網絡結構對樣本數據集中至少兩個不同類別的檢測目標同時進行訓練與檢測；神經網絡目標檢測結果后處理；圖像渲染與去畸變。與相關技術相比，本申請提供的基于yolo神經網絡的目標檢測跟蹤方法、存儲介質及設備，縮短了模型的推測時間。

本發明授權基于yolo神經網絡的目標檢測跟蹤方法、存儲介質及設備在權利要求書中公布了：1.一種基于yolo神經網絡的目標檢測跟蹤方法，其特征在于，包括： 獲取樣本數據集并預處理； 獲取yolo網絡結構，利用所述yolo網絡結構對所述樣本數據集中至少兩個不同類別的檢測目標同時進行訓練與檢測； 神經網絡目標檢測結果后處理； 圖像渲染與去畸變； 所述獲取樣本數據集包括： 獲取圖片； 對圖片中的至少兩個不同類別的檢測目標進行標注； 所述至少兩個不同類別的檢測目標包括： 第一檢測目標與第二檢測目標； 所述利用所述yolo網絡結構對所述樣本數據集進行訓練與檢測包括： 利用yolo網絡結構的至少一個輸出層檢測所述第一檢測目標； 利用yolo網絡結構的其余輸出層檢測所述第二檢測目標； 針對所述第一檢測目標與所述第二檢測目標，計算每一所述輸出層的損失函數，且滿足如下公式： Totalloss=m*0bjects[1]loss+0bjects[2]loss; 其中，Totalloss為總的損失函數，0bjects［1］loss為第一檢測目標的損失函數，0bjects［2］loss為第二檢測目標的損失函數，m為權重系數； 所述神經網絡目標檢測結果后處理包括： 計算與所述第一檢測目標和／或所述第二檢測目標的距離比率； 當與所述第一檢測目標或所述第二檢測目標的距離比率處于危險區域時，控制發出警報； 所述距離比率的計算公式如下： Ratio1＝l1r1； Ratio2＝√x–a2x2+y–a2y2√x–b2x2+y–b2y2； Ratio3＝√x–a3x2+y–a3y2√x–b3x2+y–b3y2； avgDratio＝Ratio1+Ratio2+Ratio3； 式中，ratio1表示第一比率；ratio2表示第二比率；ratio3表示第三比率；avgDratio表示最終的距離比率；a2、a3、b2、b3表示不同的測量點；x表示橫軸坐標值；y表示豎軸坐標值； 所述利用所述yolo網絡結構對所述樣本數據集進行訓練與檢測包括： 控制IOU誤差的區域大于0.85，其中，所述IOU誤差的區域為： 預測框大小∩真實框大小／預測框大小∪真實框大小； 所述預處理包括： 直方圖均衡化處理，和／或，隨機亮度與對比度處理，和／或，運動模糊處理，和／或，隨機閃光處理，和／或，隨機雨雪處理，和／或，圖像馬賽克處理。

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湖南銳思華創科技有限公司，其通訊地址為：410000 湖南省長沙市長沙高新開發區青山路699號湖南省軍民融合科技創新產業園2棟706；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”。