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龙图腾网获悉北京智芯原动科技有限公司申请的专利一种基于改进ATSS的目标检测方法及装置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：CN115331137B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202210829062.8，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于改进ATSS的目标检测方法及装置是由王闪闪;班华忠;王正设计研发完成，并于2022-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进ATSS的目标检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于改进ATSS的目标检测方法，该方法包括：搜集样本图像，并进行标注，以获得已标注的样本图像；对已标注的样本图像进行图像预处理，获取训练数据；将训练数据输入基于改进ATSS的目标检测网络，进行反复训练，得到训练好的目标检测模型；将待检测图像输入目标检测模型，获得目标检测结果并输出。与现有技术相比，本发明能够准确、快速地检测到目标，并解决了遮挡目标漏检、检测框不稳定的问题。

本发明授权一种基于改进ATSS的目标检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于改进ATSS的目标检测方法，其特征在于，该方法包括： 第一步骤，搜集样本图像，并进行标注，以获得已标注的样本图像； 第二步骤，对已标注的样本图像进行图像预处理，获取训练数据； 第三步骤，将训练数据输入基于改进ATSS的目标检测网络，进行反复训练，得到训练好的目标检测模型； 第四步骤，将待检测图像输入目标检测模型，获得目标检测结果并输出； 进一步地，所述第三步骤包括： 特征金字塔获取步骤，输入训练数据，经过基于改进ATSS的目标检测网络的骨干网络和特征融合网络后，得到3个不同维度的特征层； 分类定位预测结果获取步骤，特征层经过基于改进ATSS的目标检测网络的分类定位网络后，分别得到对应特征层的锚点的分类预测结果和定位预测结果； 分类定位真实结果获取步骤，针对每个特征层，在基于改进ATSS的目标检测网络的检测网络的训练过程中，在特征层上，为检测目标铺设正样本点和负样本点；铺设样本点完成后，即为各锚点分配了真实的分类和定位框信息； 检测网络的网络损失计算步骤，针对每个特征层，计算特征层分类预测结果、定位预测结果与真实分类结果、真实定位结果的差异，得到检测网络的网络损失； 反向传播步骤，根据网络损失反向传播，不断优化基于改进ATSS的目标检测网络，直至基于改进ATSS的目标检测网络收敛，得到训练好的目标检测模型； 其中，所述3个不同维度的特征层分别为：低层特征层金字塔、中层特征层金字塔、高层特征层金字塔； 所述分类定位真实结果获取步骤包括： 预选正样本点获取步骤，在每个特征层上，选择与目标中心点距离最近的n个样本点，作为预选正样本点，所有特征层的预选样本点的集合标记为U0； 正样本阈值计算步骤，计算预选正样本点集合U0中所有预选正样本点的IoU平均值，作为正样本阈值PTR； 正样本点和负样本点获取步骤，针对预选正样本点集合U0中的预选正样本点，将与目标的IoU值大于正样本阈值PTR的预选正样本点定义为正样本点；如果目标的正样本点数量小于n，则在所有预选正样本中选择IoU值最高的n个样本点，定义为正样本点；将特征层的所有锚点中，除正样本点以外的样本点都定义为负样本点； 多目标正样本点分配步骤，在同一特征层或不同特征层上，若正样本点同时分配给两个或多个目标，则将对应的正样本点分配给与目标中心点距离较近的目标； 真实的分类和定位框获取步骤，根据锚点的锚框获取真实的定位框；当锚点检测为正样本点时，则将锚点对应的真实的定位框分类为目标类；当锚点检测结果为负样本点时，将锚点对应的真实的定位框分类为背景类； 其中，所述预选正样本的IoU为预选正样本点锚框与目标框的交并比；n表示样本点数量阈值。

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