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龙图腾网获悉天津天瞳威势电子科技有限公司申请的专利多类别目标检测模型的训练方法、使用方法、介质及设备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：CN119741587B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202411914270.3，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权多类别目标检测模型的训练方法、使用方法、介质及设备是由武学良;王曦;程士庆设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本多类别目标检测模型的训练方法、使用方法、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明提供的多类别目标检测模型的训练方法、使用方法、介质及设备，应用于计算机视觉技术领域。本发明通过多场景图像数据标注目标对象信息，构建多类别目标检测模型，包含特征提取层、检测分支及属性识别分支，分别识别非车辆和车辆的特征与状态信息。经迭代训练后，模型实现对实际场景视频中多类别目标的精准识别与输出。本发明通过基于多场景标注数据的多类别目标检测模型训练，结合特征提取层及分类、属性识别分支的模块化设计和迭代优化，实现了多类别目标在实时检测中更高的精度和稳定性，从而为自动泊车技术提供可靠的支持。

本发明授权多类别目标检测模型的训练方法、使用方法、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种多类别目标检测模型的训练方法，其特征在于，包括： 获得图像数据训练集，其中，所述图像数据训练集中包括多个场景下的图像数据，所述图像数据中标注有至少一个目标对象、所述目标对象为非车辆类对象时的非车辆接地点标签信息、所述目标对象为车辆类对象时的车辆状态标签信息和车辆接地点标签信息； 基于YoloV7框架搭建多类别目标检测模型，其中，所述多类别目标检测模型基于目标检测网络构成，所述目标检测网络包括特征提取层、检测分支、非车辆属性识别分支和车辆属性识别分支，所述特征提取层用于提取出图像基础特征，所述检测分支用于基于所述图像基础特征输出所述目标对象的对象特征信息，所述非车辆属性识别分支用于根据识别出的所述对象特征信息输出所述非车辆类对象的第一接地点位置，所述车辆属性识别分支用于根据识别出的所述对象特征信息输出所述车辆类对象的车辆状态信息和第二接地点位置； 将所述图像数据训练集中各个所述图像数据输入至所述多类别目标检测模型中进行模型训练，根据所述检测分支的输出结果与对应的所述目标对象的标签信息的差异，计算得到分类损失和边界框回归损失，根据所述非车辆属性识别分支的输出结果与对应的所述目标对象的标签信息的差异，计算得到接地点位置损失，根据所述车辆属性识别分支的输出结果与对应的所述目标对象的标签信息的差异，计算得到车辆状态损失和第二接地点位置损失，根据所述分类损失、所述边界框回归损失、所述接地点位置损失、所述车辆状态损失和所述第二接地点位置损失，得到总损失，并通过反向传播算法对所述多类别目标检测模型进行迭代，以获得训练好的所述多类别目标检测模型。

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