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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种基于非极大值抑制阈值优化的目标检测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：CN116109812B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202310317496.4，技术领域涉及：G06V10/20；该发明授权一种基于非极大值抑制阈值优化的目标检测方法是由刘敏;唐毅;张艺琼;边远;王耀南设计研发完成，并于2023-03-29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阈值优化的目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及目标检测技术领域，公开了一种基于非极大值抑制阈值优化的目标检测方法，包括：获取待检测目标数据；将待检测目标数据输入预先训练得到的目标检测模型，得到多个目标检测框与每个目标检测框的置信度；获取每个目标检测框的可见比；将每个目标检测框的置信度和可见比输入预先训练得到的非极大值抑制阈值预测模型，得到对应的非极大值抑制阈值；根据非极大值抑制阈值对所有目标检测框进行冗余框筛选，获得目标检测结果。本发明可以解决人工设定固定阈值无法应对动态变化的目标图像或者视频序列，同时能够显著改善人工设定固定阈值所造成的漏检、误检等问题，有利于提高重度遮挡场景中目标检测的准确率。

本发明授权一种基于非极大值抑制阈值优化的目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于非极大值抑制阈值优化的目标检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测目标数据，所述待检测目标数据为图像数据； 所述获取待检测目标数据之前，方法包括： 获取目标数据集，并划分为训练子集、验证子集和测试子集； 构建目标检测模型，并利用所述训练子集对所述目标检测模型进行训练优化； 构建可见比评估模型，所述可见比评估模型定义为目标检测框中目标的可见边框与目标的全部边框之间的面积比； 构建非极大值抑制阈值预测模型，并利用所述验证子集、优化的目标检测模型得到的目标检测框的置信度和所述可见比评估模型得到的目标检测框的可见比，训练优化所述非极大值抑制阈值预测模型； 利用所述测试子集测试优化的目标检测模型和非极大值抑制阈值预测模型的准确率； 检测准确率是否满足预设应用条件； 若满足，则进入应用阶段； 将所述待检测目标数据输入预先训练得到的目标检测模型，得到多个目标检测框与每个所述目标检测框的置信度； 获取每个所述目标检测框的可见比； 将每个所述目标检测框的置信度和可见比输入预先训练得到的非极大值抑制阈值预测模型，得到对应的非极大值抑制阈值； 根据所述非极大值抑制阈值对所有所述目标检测框进行冗余框筛选，获得目标检测结果； 所述根据所述非极大值抑制阈值对所有所述目标检测框进行冗余框筛选，获得目标检测结果，包括： 根据所有的目标检测框构建候选检测框集合，并构建有效检测框集合；所述有效检测框集合为空集； 从所述候选检测框集合中获取置信度最高的目标检测框为锚点框，并将所述锚点框转移至所述有效检测框集合； 获取所述锚点框与所述候选检测框集合中其余的所述目标检测框的交并比； 检测所述交并比是否小于等于所述锚点框对应的非极大值抑制阈值； 若是，则将所述锚点框保留在所述有效检测框集合中，并在所述候选检测框集合为空集时，返回步骤：从所述候选检测框集合中获取置信度最高的目标检测框为锚点框，并将所述锚点框转移至有效检测框集合； 直至检测到所述候选检测框集合为空集时，将最终的所述有效检测框集合确定为目标检测结果。

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