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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目标识别网络模型的训练方法、电子设备及程序产品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：CN115439693B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202211112982.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权目标识别网络模型的训练方法、电子设备及程序产品是由纪奕才;程璐;李超;刘小军;方广有设计研发完成，并于2022-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本目标识别网络模型的训练方法、电子设备及程序产品在说明书摘要公布了：本公开实施例公开了一种目标识别网络模型的训练方法、电子设备及程序产品，所述方法包括：获取样本数据集；样本数据集包括样本图像以及样本图像的标注信息；标注信息包括样本图像中样本目标的位置信息；将样本图像进行对比度增强预处理后，输入至目标识别网络模型中，获得预测结果；目标识别网络模型包括附加特征提取模块和分类回归模块；附加特征提取模块包括作为基础网络的ResNet‑50残差网络和多个第一卷积层，多个第一卷积层用于从基础网络提取的特征图获得不同尺度的特征图；分类回归模块用于从不同尺度的特征图中识别样本目标，并得到预测结果；基于预测结果以及样本图像的标注信息对目标识别网络模型进行训练。

本发明授权目标识别网络模型的训练方法、电子设备及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种目标识别网络模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取样本数据集；所述样本数据集包括样本图像以及所述样本图像的标注信息；所述标注信息包括所述样本图像中样本目标的位置信息；所述样本图像是采集到的被动式太赫兹原始图像； 将所述样本图像进行对比度增强预处理后，输入至目标识别网络模型中，获得预测结果；所述目标识别网络模型包括附加特征提取模块和分类回归模块；所述附加特征提取模块包括作为基础网络的ResNet-50残差网络和多个第一卷积层，所述多个第一卷积层用于从所述基础网络提取的特征图获得不同尺度的特征图；所述分类回归模块用于从所述不同尺度的特征图中识别所述样本目标，并得到所述预测结果； 所述ResNet-50残差网络包括依次连接的多个第二卷积层；所述多个第二卷积层中靠后的多个目标卷积层采用上采样结构，上采样后的大小与所述多个目标卷积层的前一个卷积层的大小相同，所述多个目标卷积层以及所述前一个卷积层的输出送入特征融合模块进行融合；融合结果由所述多个第一卷积层进行处理，获得多个不同尺度的特征图； 所述目标识别网络还包括位于所述附加特征提取模块和分类回归模块之间的双重注意力机制模块；所述方法还包括： 将所述多个第一卷积层输出的结果分别输入至双重注意力机制模块，获得经过注意力机制处理的所述多个不同尺度的特征图； 基于所述预测结果以及所述样本图像的标注信息对所述目标识别网络模型进行训练。

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