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龙图腾网获悉北京计算机技术及应用研究所申请的专利一种基于非极大值抑制与微服务的目标检测对象扩展方法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：CN116310730B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202310343397.3，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于非极大值抑制与微服务的目标检测对象扩展方法是由叶亚峰;寇金桥;李墈婧;张宁设计研发完成，并于2023-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于非极大值抑制与微服务的目标检测对象扩展方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于非极大值抑制与微服务的目标检测对象扩展方法，属于人工智能领域。本发明将训练好的算法模型以微服务的形式在IceGrid中部署，针对未知目标检测时，调用多个微服务，在后处理部分添加非极大值抑制算法进行优化，融合不同目标识别算法识别结果，可得到理想的目标检测结果。该方法用于解决在原有算法模型的基础上添加新的目标检测种类时，需要对深度学习算法的重复训练的问题，极大地提升了目标检测算法的可扩展性和开发效率。

本发明授权一种基于非极大值抑制与微服务的目标检测对象扩展方法在权利要求书中公布了：1.一种基于非极大值抑制与微服务的目标检测对象扩展方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： 步骤S1：客户端请求服务 S11、客户端定义数据结构和服务接口； S12、读取图像数据，并将图像输入尺寸作为参数传给服务接口； S13、客户端访问注册中心，查询获得服务IP地址和端口信息； S14、客户端根据服务IP地址和端口信息将参数传输给服务端以调用服务； 其中， 该方法的部署过程包括： 将训练好的目标识别算法模型以服务的形式在IceGrid中部署，并向注册中心进行服务注册，注册中心存储服务的IP地址和端口号，并监听客户端请求； 当客户端向注册中心发送服务请求时，注册中心会将服务的IP地址和端口号返回给客户端； 步骤S2：服务端处理请求 S21、服务端定义算法模型服务的参数； S22、向注册中心注册服务信息并监听客户端请求； S23、接收客户端发送的请求参数，并将请求参数传输给算法模型服务进行推理计算； S24、推理结束后服务端将推理结果返回给客户端； 步骤S3：客户端输出结果 S31、客户端接收所有服务的推理结果后合并推理结果； S32、对于同类检测目标使用NMS算法处理； 其中，客户端根据服务的IP地址和端口对不同服务进行调用，遍历所有的算法模型后通过调用NMS算法获得同类目标中可信度最大的目标，合并不同目标，得到最终的理想结果； 所述步骤S32中，依靠不同算法模型服务中分类器得到的多个候选框以及关于候选框中属于类别的概率值，根据分类器得到的类别分类概率做排序；将所有框的得分排序，选中最高分及其对应的框；遍历其余的框，如果和当前最高分框的交并比（IOU）大于一定阈值，就删除这个候选框；从未处理的框中继续选一个得分最高的，重复上述过程； S33、不同类检测目标直接合并，然后给出最终结果。

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