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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利一种细粒度目标检测识别方法、装置及可读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：CN120510456B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510998805.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种细粒度目标检测识别方法、装置及可读存储介质是由朱子聪;陈鹏;倪锦根;何龙飞设计研发完成，并于2025-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种细粒度目标检测识别方法、装置及可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉与图像处理技术领域，涉及一种细粒度目标检测识别方法、装置及可读存储介质，为图像中每个目标生成多个目标样本；利用细粒度目标检测识别模型获取各个目标样本的预测定位框和预测类别；利用样本分配策略范式对目标样本进行筛选得到初始正目标样本集；计算初始正目标样本集中每种类别的目标样本比例，以及初始正目标样本集中各个类别的平均目标样本数量；若第k类目标样本比例小于预设比例和或第k类目标样本数量小于平均目标样本数量，在初始正目标样本集外的第k类目标样本中选取目标样本补充至初始正目标样本集中，构建损失函数并对模型进行迭代训练。本方案在提高检测识别精度的同时减少了检测识别过程中的计算成本。

本发明授权一种细粒度目标检测识别方法、装置及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种细粒度目标检测识别方法，其特征在于，包括： 获取训练集中的图像，基于图像中每个目标的真实类别和真实定位框为每个目标生成多个与其类别相同的目标样本，得到目标图像； 利用细粒度目标检测识别模型获取目标图像中各个目标样本的预测定位框和预测类别；利用样本分配策略范式基于各个目标样本的预测定位框和预测类别对目标样本进行筛选，得到初始正目标样本集； 计算初始正目标样本集中每种类别的目标样本对应的目标数量占图像中所有目标数量的比例，得到每种类别目标样本比例；计算初始正目标样本集中各个类别的平均目标样本数量； 若第k类目标样本比例小于预设比例和或第k类目标样本数量小于平均目标样本数量，则在初始正目标样本集外属于第k类的目标样本中，选取多个目标样本补充至初始正目标样本集中； 基于补充后的初始正目标样本集得到最优正目标样本集，基于最优正目标样本集外的目标样本得到负目标样本集，从而计算检测识别损失函数的值并对细粒度目标检测识别模型进行迭代训练，直到检测识别损失函数的值最小，得到训练好的细粒度目标检测识别模型；其中，检测识别损失函数的构建过程包括： 基于最优正目标样本集和负目标样本集中的目标样本与其分类特征图之间的距离度量值，构建分类损失函数： ， 其中，表示分类损失函数；表示用于计算最优正目标样本集和负目标样本集中的目标样本与其预测类别之间的距离度量值的函数；表示最优正目标样本集；表示负目标样本集；表示分类特征图； 基于最优正目标样本集中各个目标的预测定位框与其真实定位框之间的距离度量值，构建定位损失函数： ， 其中，表示定位损失函数；表示用于计算目标样本的预测定位框与其对应目标的真实定位框之间的距离度量值的函数；表示预测定位框；表示真实定位框；表示过滤； 对分类损失函数和定位损失函数加权求和，得到检测识别损失函数： ， 其中，表示检测识别损失函数；表示定位损失函数的权重。

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