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龙图腾网获悉同方威视技术股份有限公司;北京神目科技有限公司申请的专利目标检测模型的训练方法和装置、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：CN116433891B 。

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：202111680390.8，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权目标检测模型的训练方法和装置、目标检测方法是由朱柯弘;张梓航;赵自然;顾建平;金颖康设计研发完成，并于2021-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本目标检测模型的训练方法和装置、目标检测方法在说明书摘要公布了：提供一种目标检测模型的训练方法和装置、目标检测方法。训练方法包括：获取训练样本集，包括第一和第二训练样本，第一和第二训练样本分别包括清晰数据和模糊数据；将第一训练样本输入目标检测模型；根据目标检测模型的输出值与第二训练样本，利用第一损失函数确定目标检测模型的第一损失值；将第一损失值输入高斯混合模型；利用高斯混合模型，构建模糊度矩阵，用于表示第一训练样本和第二训练样本中数据的模糊度；根据模糊度矩阵，构建模糊损失函数，模糊损失函数被构造为能够区分第一训练样本和第二训练样本中的清晰数据和模糊数据；根据模糊损失函数，构建第二损失函数；利用第一、第二训练样本集和第二损失函数，对目标检测模型进行重训练。

本发明授权目标检测模型的训练方法和装置、目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模糊学习的目标检测模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取训练样本集，所述训练样本集包括第一训练样本和第二训练样本，所述第一训练样本和所述第二训练样本分别用于表征所述目标检测模型的输入和输出，所述第一训练样本包括清晰数据和模糊数据，所述第二训练样本包括清晰数据和模糊数据； 将所述第一训练样本输入所述目标检测模型； 根据所述目标检测模型的输出值与所述第二训练样本，利用第一损失函数确定所述目标检测模型的第一损失值； 将所述第一损失值输入高斯混合模型； 利用所述高斯混合模型，构建模糊度矩阵，其中，所述模糊度矩阵用于表示所述第一训练样本和所述第二训练样本中数据的模糊度； 根据所述模糊度矩阵，构建模糊损失函数，其中，所述模糊损失函数被构造为能够区分所述第一训练样本和所述第二训练样本中的清晰数据和模糊数据； 根据所述模糊损失函数，构建第二损失函数；以及 利用所述第一训练样本集、所述第二训练样本集和所述第二损失函数，对所述目标检测模型进行重训练。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人同方威视技术股份有限公司;北京神目科技有限公司，其通讯地址为：100084 北京市海淀区双清路同方大厦A座2层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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