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龙图腾网获悉中国科学院空天信息创新研究院申请的专利结合相机参数的目标检测模型训练方法和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：CN116188598B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310130057.2，技术领域涉及：G06T7/80；该发明授权结合相机参数的目标检测模型训练方法和目标检测方法是由刁文辉;李学学;李俊希;申志平设计研发完成，并于2023-02-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合相机参数的目标检测模型训练方法和目标检测方法在说明书摘要公布了：本公开提供了一种结合相机参数的目标检测模型训练方法和目标检测方法，可以应用于计算机视觉技术领域。该方法包括：获取目标检测图像，其中，目标检测图像为采集倾角大于预设角度阈值的图像，目标检测图像带有目标标注信息；将目标检测图像输入至初始目标检测网络，输出对目标检测图像的初始目标检测结果；根据目标检测图像和相机参数信息，确定带有像素深度信息的像素深度检测图像；将像素深度检测图像输入至像素深度检测网络中，输出对像素深度检测图像的像素深度检测结果；基于目标标注信息、像素深度信息、初始目标检测结果和像素深度检测结果训练初始目标检测网络和像素深度检测网络，得到训练好的目标检测模型。

本发明授权结合相机参数的目标检测模型训练方法和目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种结合相机参数的目标检测模型训练方法，包括： 获取目标检测图像，其中，所述目标检测图像为采集倾角大于预设角度阈值的图像，所述目标检测图像带有目标标注信息； 将所述目标检测图像输入至初始目标检测网络，输出对所述目标检测图像的初始目标检测结果，包括：将所述目标检测图像输入至所述初始目标检测网络的第一下采样层，输出多个尺度的第一特征图；将多个尺度的所述第一特征图输入至所述初始目标检测网络的第一融合特征层，输出多个尺度的第二特征图；将多个尺度的所述第二特征图输入至所述初始目标检测网络的感兴趣区域提取层，输出多个尺度的所述第二特征图中每个所述第二特征图的感兴趣区域；将多个所述感兴趣区域输入至所述初始目标检测网络的预测层，输出对所述目标检测图像的所述初始目标检测结果； 根据所述目标检测图像和相机参数信息，确定带有像素深度信息的像素深度检测图像； 将所述像素深度检测图像输入至像素深度检测网络中，输出对所述像素深度检测图像的像素深度检测结果，包括：将所述像素深度检测图像输入至所述像素深度检测网络的第二下采样层，输出多个尺度的第三特征图；将多个尺度的所述第三特征图输入至所述像素深度检测网络的第二融合特征层，输出多个尺度的第四特征图；将多个尺度的所述第四特征图分别输出至所述像素深度检测网络的三维深度感知层，输出对所述像素深度检测图像的所述像素深度检测结果； 基于所述目标标注信息、所述像素深度信息、所述初始目标检测结果和所述像素深度检测结果训练所述初始目标检测网络和所述像素深度检测网络，得到训练好的目标检测模型。

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