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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第十五研究所;上海大学申请的专利目标检测模型的训练方法、目标检测方法、装置和设备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：CN119359989B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202411318449.2，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权目标检测模型的训练方法、目标检测方法、装置和设备是由臧义华;沈礼权;马兴民;乐蕤;钟宋义;古润南设计研发完成，并于2024-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本目标检测模型的训练方法、目标检测方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本公开提供一种目标检测模型的训练方法、目标检测方法、装置和设备，包括：获取模型训练样本；基于模型训练样本对预设检测模型进行训练，得到初始检测模型；将模型训练样本输入初始检测模型的第一分支中，得到图像提取特征；基于模型训练样本和图像提取特征对预设压缩模型进行训练，得到图像压缩模型；将模型训练样本输入图像压缩模型中，得到图像压缩特征；将图像压缩特征输入初始检测模型的第二分支中，得到历史图像数据对应的目标检测结果；采用预设损失函数，基于历史图像数据对应的目标检测结果对第一分支和第二分支进行参数微调，得到目标检测模型。从而，有效提升目标检测模型的检测准确性。

本发明授权目标检测模型的训练方法、目标检测方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种目标检测模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取模型训练样本，所述模型训练样本用于描述采集到海面无人集群的历史图像数据； 基于所述模型训练样本对预设检测模型进行训练，得到初始检测模型，所述初始检测模型用于检测图像数据中目标物的分布位置和所属类别，所述初始检测模型包括：第一分支和第二分支，所述第一分支用于进行图像特征提取，所述第二分支用于基于所述图像特征提取的结果识别图像数据中目标物的分布位置和所属类别； 将所述模型训练样本输入所述初始检测模型的所述第一分支中，得到图像提取特征； 基于所述模型训练样本和所述图像提取特征对预设压缩模型进行训练，得到图像压缩模型； 将所述模型训练样本输入所述图像压缩模型中，得到图像压缩特征； 将所述图像压缩特征输入所述初始检测模型的所述第二分支中，得到所述历史图像数据对应的目标检测结果； 采用预设损失函数，基于所述历史图像数据对应的目标检测结果对所述初始检测模型的所述第一分支和所述第二分支进行参数微调，得到所述目标检测模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国电子科技集团公司第十五研究所;上海大学，其通讯地址为：100083 北京市海淀区北四环中路211号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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