天津大学;福州大学刘莞玲获国家专利权
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龙图腾网获悉天津大学;福州大学申请的专利目标检测模型的训练方法和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：CN121505242B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202610036683.9，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目标检测方法是由刘莞玲;路文焕;钟景行;魏建国;傅仰耿设计研发完成，并于2026-01-13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目标检测方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种目标检测模型的训练方法和目标检测方法，该训练方法包括将具有待检测目标的训练样本输入至霍夫检测模型的卷积融合网络，输出多个空间融合特征，训练样本具有对应的霍夫空间标签，霍夫空间标签是用霍夫变换算法处理训练样本的样本标签生成的；将多个空间融合特征输入至霍夫检测模型的检测累计网络，以将图像空间特征映射到离散霍夫空间进行目标检测，输出待检测目标的预测空间信息，预测空间信息表征待检测目标的位置尺寸信息；基于预测空间信息和霍夫空间标签计算霍夫检测模型在离散霍夫空间中的模型更新梯度，将模型更新梯度映射到图像空间以对霍夫检测模型的模型参数进行更新，得到经训练的目标检测模型。
本发明授权目标检测模型的训练方法和目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种目标检测模型的训练方法，其特征在于，包括： 将具有待检测目标的训练样本输入至霍夫检测模型的卷积融合网络，输出多个空间融合特征，所述训练样本具有对应的霍夫空间标签，所述霍夫空间标签是对用霍夫变换算法处理所述训练样本的样本标签生成的标签进行高斯模糊处理以进行平滑和拓展所得到的，所述样本标签表征所述待检测目标的位置尺寸； 将多个空间融合特征输入至霍夫检测模型的检测累计网络，以将图像空间特征映射到离散霍夫空间进行目标检测，输出所述待检测目标的预测空间信息，所述预测空间信息表征所述待检测目标的位置尺寸信息； 基于所述预测空间信息和所述霍夫空间标签计算所述霍夫检测模型在离散霍夫空间中的模型更新梯度，将所述模型更新梯度映射到图像空间以对所述霍夫检测模型的模型参数进行更新，得到经训练的目标检测模型。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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