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龙图腾网获悉沈阳化工大学申请的专利一种基于椭圆形锚框的图像目标识别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：CN117036673B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202310822436.8，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于椭圆形锚框的图像目标识别方法是由王军;黄博文设计研发完成，并于2023-07-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于椭圆形锚框的图像目标识别方法在说明书摘要公布了：一种基于椭圆形锚框的图像目标识别方法，涉及一种图像目标识别方法，本发明基于椭圆形锚框的目标检测方法相比于基于矩形的目标检测方法能够更好地适应椭圆形目标，使用椭圆形锚框可以更好地覆盖目标的边界，并捕捉到目标形状的细节信息，从而提高目标检测的精度。本发明中针对椭圆形的高阈值交并比Ht‑IoU对应的损失函数，在IoU阈值较高的时候进行了特殊的处理，这使得高阈值交并比Ht‑IoU在高IOU阈值的情况下具有较高的精度，并且在训练样本不平衡的问题上对损失函数进行了进一步调整。因此，本发明针对目标形状为椭圆形检测任务会有更好的识别性能。

本发明授权一种基于椭圆形锚框的图像目标识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于椭圆形锚框的图像目标识别方法，其特征在于，所述方法包括以下过程： 1椭圆形锚框 椭圆形锚框是针对的检测目标包含大量椭圆形目标的特殊场景，所述特殊场景为人脸识别、航天监控、交通灯识别、水底生物监控；在更改锚框的形状的同时，与之对应的IOU值计算公式也应作对应的修改，椭圆形IOU值的计算公式如下所示： ； 其中，表示真实椭圆框与预测椭圆框的交集，表示真实椭圆框与预测椭圆框的并集； 2高阈值交并比损失函数 高阈值交并比Ht-IoU对应的损失函数由五部分组成，分别为IOU损失、中心点损失、长短径比损失、长半径损失和短半径损失； 3模型框架 椭圆形锚框和高阈值交并比损失函数分别应用在YOLOv5模型的主干网络部分和预测部分； 所述IOU损失，IOU值是IoU系列损失函数的一项重要的度量指标，用于衡量预测框与真实目标框之间的重叠程度，作为目标检测模型训练的损失函数和算法评估的基准；交并比IoU对应损失函数公式如下所示： ； 所述中心点损失，Ht-IoULoss增加了中心点损失惩罚项，其公式如下所示： ； 其中，表示预测框与真实框中心点的距离，为最小闭包椭圆的长轴长与短轴长组成的矩形的对角线，是调节因子； 所述长短径比损失，使得预测框的长半径和短半径比例更加符合真实框的长短经比例，从而可进一步提升了模型精度，长短径比损失公式如下： ； 其中，是预测框与真实框长短径比的一致性，和分别表示预测框和真实框的长短径比，为权重系数； 所述长半径损失和短半径损失，单独计算预测框和真实框宽的差异和高的差异，长半径损失和短半径损失的计算公式如下： ； 其中，和分别表示预测框与真实框长半径和短半径的差值，和别表示预测框与真实框最小外接椭圆的长半径和短半径，是长半径损失项的权重系数，是短半径损失项的权重系数。

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