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龙图腾网获悉四川水利职业技术学院申请的专利一种基于Center Point模型的目标检测优化方法及系统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：CN119964129B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510446178.7，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种基于Center Point模型的目标检测优化方法及系统是由谢光敏;赵文杰;孔璞;郭妍;李灵;邹菊红设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Center Point模型的目标检测优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种基于CenterPoint模型的目标检测优化方法及系统，所述方法包括获取当前帧的原始图片；将原始图片输入到CenterPoint模型进行推理，得到目标类别、中心偏移位置和目标大小信息；将目标类别、中心偏移位置、目标大小信息和上一帧预存的历史目标中心位置集输入到预先训练完成的目标中心点运动模型中，得到目标中心位置集；将目标类别、目标中心位置集和目标大小信息渲染到原始图片中，得到渲染图片；根据渲染图片进行目标检测，并根据目标检测结果进行目标追踪。本方法具有以下效果：实现对快速移动或者被遮挡的目标进行精准检测，以提高目标追踪的准确性。

本发明授权一种基于Center Point模型的目标检测优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于CenterPoint模型的目标检测优化方法，其特征在于，由控制器执行，包括： 获取当前帧的原始图片； 将所述原始图片输入到CenterPoint模型进行推理，得到目标类别、中心偏移位置和目标大小信息，包括： 将所述原始图片输入到优化后的CenterPoint模型的ResNet主干网络中进行图像特征提取，得到特征图； 利用特征金字塔网络对所述特征图进行场景特征融合，得到融合特征图； 将所述融合特征图输入到CenterBoxHead中进行位置预测，得到中心偏移位置和目标大小信息； 将所述融合特征图输入到RetinaNet网络中进行回归得到目标预测框； 将所述中心偏移位置和所述目标预测框输入到KeyPointHead中进行类型识别，得到目标类别； 其中，所述CenterPoint模型的优化过程，包括： 将原始图片输入到初始CenterPoint模型的CNN主干网络中进行图像特征提取，得到初始特征图； 将所述特征图输入到CenterBoxHead中进行位置预测，得到初始中心偏移位置； 将所述初始中心偏移位置输入到KeyPointHead中进行目标类型识别，得到初始目标类别； 将所述初始特征图输入到MaskNetHead模型中，得到像素级分割图，其中像素级分割图包括目标类别的像素信息和类别区域面积； 对所述像素级分割图进行二值化处理，得到二值化图像； 根据所述二值化图像、所述初始目标类别、所述类别区域面积和所述初始中心偏移进行目标判断，根据判断结果将所述初始目标类别、所述类别区域面积和所述初始中心偏移统计到目标列表中； 将所述原始图片中的目标真值表与所述目标列表进行对比并计算定位损失、分类损失和分割损失，并根据计算结果通过反向传播进行迭代优化初始CenterPoint模型，得到CenterPoint模型； 将所述目标类别、所述中心偏移位置、所述目标大小信息和上一帧预存的历史目标中心位置集输入到预先训练完成的目标中心点运动模型中，得到目标中心位置集； 将所述目标类别、所述目标中心位置集和所述目标大小信息渲染到所述原始图片中，得到渲染图片； 根据所述渲染图片进行目标检测，并根据目标检测结果进行目标追踪。

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