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龙图腾网获悉歌尔股份有限公司申请的专利一种基于MASK RCNN网络模型的目标识别方法、装置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：CN111160527B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：201911378116.8，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种基于MASK RCNN网络模型的目标识别方法、装置是由宋秀峰设计研发完成，并于2019-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于MASK RCNN网络模型的目标识别方法、装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于MASKRCNN网络模型的目标识别方法、装置。该方法包括：确定一多阶段网络作为基础网络；在基础网络中选取至少一个能提取出特征图的中间层，将中间层输出的特征图和基础网络的末端层输出的特征图分别输入对应的MASKRCNN识别网络，从而构建出基于MASKRCNN网络模型；利用数据集对各MASKRCNN识别网络进行训练；利用训练好的各MASKRCNN识别网络对目标进行识别。该方案可很好地用于飞行无人机的小目标识别，避免了因人为框选目标导致的背景信息的干扰，为下一步的目标跟踪提供了更精确的跟踪区域，大大提高了小目标识别的准确率。

本发明授权一种基于MASK RCNN网络模型的目标识别方法、装置在权利要求书中公布了：1.一种基于MASKRCNN网络模型的目标识别方法，其特征在于，所述方法应用于飞行无人机的小目标跟踪识别，所述方法包括： 确定一多阶段网络作为基础网络； 在所述基础网络中选取至少一个能提取出特征图的中间层，将所述中间层输出的特征图和所述基础网络的末端层输出的特征图分别输入对应的MASKRCNN识别网络，从而构建出MASKRCNN网络模型，其中所述中间层输出的特征图和末端层输出的特征图具有不同的尺寸； 利用数据集对各所述MASKRCNN识别网络进行训练，直至满足预设的训练结束条件停止训练； 所述无人机在飞行状态下，利用训练好的各所述MASKRCNN识别网络对所述目标进行跟踪识别，所述目标包括在地面上运动的运动目标； 所述在所述基础网络中选取至少一个能提取出特征图的中间层包括： 选取两个中间层，所述两个中间层能够提取出不同尺寸的低层特征图和高层特征图； 利用所述低层特征图构建的第一目标识别网络识别第一目标； 利用所述高层特征图构建的第二目标识别网络识别第二目标； 利用所述基础网络的末端层输出的特征图构建的第三识别网络识别第三目标； 其中第一目标的尺寸小于第二目标的尺寸，第二目标的尺寸小于第三目标的尺寸； 判断所述第一目标识别网络的RPN网络中的锚框区域是否为第一目标，若是第一目标则根据该锚框区域的交并比值自适应调整所述第一目标识别网络中的交并比参数值包括： 预设标准区域的面积和标准区域交并比值，所述标准区域是第二目标和第一目标的临界区域； 确定所述锚框区域的面积，根据所述锚框区域与所述标准区域的面积比值和标准区域交并比值的乘积确定所述锚框区域交并比值； 判断所述锚框区域交并比值与所述标准区域交并比值的大小，若所述锚框区域交并比值小于所述标准区域交并比值，且所述锚框区域对应的目标确定为第一目标，则将所述锚框区域交并比值设置为所述识别第一目标识别网络的交并比参数值。

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