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龙图腾网获悉中电金信软件有限公司申请的专利一种目标检测方法、装置、电子设备及存储介质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：CN117974971B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202311790486.9，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种目标检测方法、装置、电子设备及存储介质是由杨艳鑫;郑影;吕逸良;杨恒;王湾湾;李志涛设计研发完成，并于2023-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种目标检测方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种目标检测方法、装置、电子设备及存储介质，通过获取目标图像以及目标类别信息；确定所述目标类别信息对应文本特征以及所述目标图像对应特征图；将所述目标图像输入至预先训练的目标检测模型，确定目标预测边框；根据所述目标预测边框以及所述特征图，确定所述目标预测边框对应的区域特征；确定所述文本特征与所述区域特征之间的相似度，将具有最高相似度的所述区域特征对应的所述目标预测边框，作为目标检测结果。可以提升目标检测过程中类别预测和边框预测的一致性，进而提升目标检测的准确率以及检测效果。

本发明授权一种目标检测方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种目标检测方法，其特征在于，包括： 获取目标图像以及目标类别信息； 采用预设视觉语言模型确定所述目标类别信息对应文本特征以及所述目标图像对应特征图； 将所述目标图像与所述目标类别信息输入至预先训练的目标检测模型，确定目标预测边框； 根据所述目标预测边框以及所述特征图，确定所述目标预测边框对应的区域特征； 确定所述文本特征与所述区域特征之间的相似度，将具有最高相似度的所述区域特征对应的所述目标预测边框，作为目标检测结果； 基于以下步骤训练所述目标检测模型：获取样本训练图像以及所述样本训练图像对应的样本类别标签；将所述样本训练图像以及预设样本目标类别信息输入至预设目标检测模型，根据预测标签的分配结果划分正样本与负样本；确定所述正样本对应的正样本类别文本特征以及正样本区域特征；根据所述正样本区域特征与所述正样本类别文本特征之间的相似度，确定辅助损失值；根据所述辅助损失值构建目标损失函数，并根据所述目标损失函数监督训练所述目标检测模型； 基于以下步骤构建所述目标损失函数：针对边框预测任务，以CIOU损失函数作为损失度量标准；针对类别分类任务，以FocalLoss损失函数作为损失度量标准；分别为所述CIOU损失函数、所述FocalLoss损失函数以及所述辅助损失值配置对应的损失权重；根据所述CIOU损失函数、所述FocalLoss损失函数以及所述辅助损失值，以及对应的所述损失权重，确定所述目标损失函数。

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