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龙图腾网获悉山东浪潮科学研究院有限公司申请的专利目标检测模型优化方法及装置、介质、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：CN116468969B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202310434070.7，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权目标检测模型优化方法及装置、介质、装置是由刘玉国;段强;姜凯设计研发完成，并于2023-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本目标检测模型优化方法及装置、介质、装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种目标检测模型优化方法及装置、介质、设备。方法包括：S1、选择适合在边缘设备上部署的目标检测模型；S2、将目标检测模型中每一个卷积层的权重张量对应的二维矩阵分解为左奇异矩阵、对角奇异值矩阵和右奇异矩阵；S3、从对角奇异值矩阵中选取前R个奇异值，保留对应的左奇异向量和右奇异向量；S4、重建该卷积层的权重张量；S5、评估目标检测模型，判断目标检测模型是否满足边缘设备的需求；若是，则将当前的目标检测模型作为优化完成的目标检测模型；否则，对R进行调整，并返回至S2。通过这种方式可以减少目标检测模型使用的参数量，在兼顾模型精度的同时，缩小目标检测模型的规模，以便可以在资源受限的设备上进行部署。

本发明授权目标检测模型优化方法及装置、介质、装置在权利要求书中公布了：1.一种目标检测模型优化方法，其特征在于，包括： 得到数据集，数据集中包括7类对象的数据，其中包括汽车、行人和自行车的数据，为了使数据更易于处理，对该数据集进行了预处理，将图像的大小调整为640×640像素的固定大小； 对数据集应用数据增强技术，以对数据集进行扩充； 利用数据集中的数据生成训练集以及测试集； S1、选择适合在边缘设备上部署的目标检测模型； S2、将所述目标检测模型中每一个卷积层的权重张量转化为对应的二维矩阵，并将所述二维矩阵分解为左奇异矩阵、对角奇异值矩阵和右奇异矩阵； S3、从所述对角奇异值矩阵中选取前R个奇异值，其余奇异值删除，并保留所述前R个奇异值在所述左奇异矩阵中对应的左奇异向量和所述前R个奇异值在所述右奇异矩阵中对应的右奇异向量；其中，R为正整数； S4、根据保留的所述前R个奇异值、所述前R个奇异值对应的左奇异向量和所述前R个奇异值对应的右奇异向量，重建该卷积层的权重张量； 利用训练集对所述目标检测模型进行训练，利用测试集对所述目标检测模型进行评估； S5、评估所述目标检测模型的精度和参数量，根据评估结果判断所述目标检测模型是否满足所述边缘设备的需求；若是，则将当前的目标检测模型作为优化完成的目标检测模型，并将优化完成的目标检测模型部署在所述边缘设备上；否则，对R进行调整，并返回至S2。

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