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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利对象计数模型的训练方法、装置、设备以及存储介质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：CN115131291B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202210571256.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权对象计数模型的训练方法、装置、设备以及存储介质是由黄钟毅;高斌斌;刘俊设计研发完成，并于2022-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本对象计数模型的训练方法、装置、设备以及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种对象计数模型的训练方法、装置、设备以及存储介质，可应用于计算机技术中的人工智能以及车载等场景。对上一轮模型训练时使用的第一样本图像进行处理，得到第二样本图像，得到的第二样本图像既包括第一样本图像上的参考边界框，也包括挖掘得到的预测边界框。将第二样本图像输入对象计数模型，通过对象计数模型对该第二样本图像进行处理，得到该第二样本图像的预测密度图像，后续基于第二样本图像的预测密度图像和参考密度图像之间的第一差异信息对该对象计数模型进行训练，训练过程不完全依赖于标注，通过自挖掘的形式能够扩展已有标注，从而使得对象计数模型学习到多个对象的特征，提高该对象计数模型最终的计数效果。

本发明授权对象计数模型的训练方法、装置、设备以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种对象计数模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 将上一轮模型训练使用的第一样本图像输入对象计数模型，所述第一样本图像包括多个样本对象以及至少一个参考边界框，一个参考边界框包围一个样本对象，所述至少一个参考边界框包括对初始样本图像真实标记的参考边界框和在模型训练过程中基于所述初始样本图像上的参考边界框预测得到的预测边界框，首轮训练基于所述初始样本图像、真实标注的样本对象和真实标记的参考边界框进行； 通过所述对象计数模型，得到用于表示所述第一样本图像中样本对象的预测分布情况的第一预测密度图像； 对所述第一预测密度图像进行均值滤波，得到第一滤波图像； 将所述第一滤波图像划分为没有重合部分的多个区域，在所述多个区域中确定存在样本对象的置信度符合置信度条件的至少一个候选位置，参考边界框的置信度值高于候选位置的置信度值； 基于至少一个候选位置，得到本轮训练预测得到的预测边界框； 将所述预测边界框合成至所述第一样本图像，得到第二样本图像，预测边界框所在区域是参考边界框所在区域以外的其他区域； 将所述第二样本图像输入所述对象计数模型，通过所述对象计数模型，基于所述第二样本图像生成用于表示所述第二样本图像中样本对象的预测分布情况的第二预测密度图像； 基于所述第二预测密度图像与参考密度图像之间的第一差异信息，对所述对象计数模型进行训练，所述参考密度图像用于表示所述第二样本图像中所述样本对象的实际分布情况。

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