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龙图腾网获悉湖南锐思华创科技有限公司申请的专利基于yolo神经网络的目标检测跟踪方法、存储介质及设备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：CN115239949B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202210900096.1，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于yolo神经网络的目标检测跟踪方法、存储介质及设备是由郭靖瑶;唐艳设计研发完成，并于2022-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于yolo神经网络的目标检测跟踪方法、存储介质及设备在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于yolo神经网络的目标检测跟踪方法、存储介质及设备，其中，基于yolo神经网络的目标检测跟踪方法包括获取样本数据集并预处理；获取yolo网络结构，利用yolo网络结构对样本数据集中至少两个不同类别的检测目标同时进行训练与检测；神经网络目标检测结果后处理；图像渲染与去畸变。与相关技术相比，本申请提供的基于yolo神经网络的目标检测跟踪方法、存储介质及设备，缩短了模型的推测时间。

本发明授权基于yolo神经网络的目标检测跟踪方法、存储介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于yolo神经网络的目标检测跟踪方法，其特征在于，包括： 获取样本数据集并预处理； 获取yolo网络结构，利用所述yolo网络结构对所述样本数据集中至少两个不同类别的检测目标同时进行训练与检测； 神经网络目标检测结果后处理； 图像渲染与去畸变； 所述获取样本数据集包括： 获取图片； 对图片中的至少两个不同类别的检测目标进行标注； 所述至少两个不同类别的检测目标包括： 第一检测目标与第二检测目标； 所述利用所述yolo网络结构对所述样本数据集进行训练与检测包括： 利用yolo网络结构的至少一个输出层检测所述第一检测目标； 利用yolo网络结构的其余输出层检测所述第二检测目标； 针对所述第一检测目标与所述第二检测目标，计算每一所述输出层的损失函数，且满足如下公式： Totalloss=m*0bjects[1]loss+0bjects[2]loss; 其中，Totalloss为总的损失函数，0bjects［1］loss为第一检测目标的损失函数，0bjects［2］loss为第二检测目标的损失函数，m为权重系数； 所述神经网络目标检测结果后处理包括： 计算与所述第一检测目标和／或所述第二检测目标的距离比率； 当与所述第一检测目标或所述第二检测目标的距离比率处于危险区域时，控制发出警报； 所述距离比率的计算公式如下： Ratio1＝l1r1； Ratio2＝√x–a2x2+y–a2y2√x–b2x2+y–b2y2； Ratio3＝√x–a3x2+y–a3y2√x–b3x2+y–b3y2； avgDratio＝Ratio1+Ratio2+Ratio3； 式中，ratio1表示第一比率；ratio2表示第二比率；ratio3表示第三比率；avgDratio表示最终的距离比率；a2、a3、b2、b3表示不同的测量点；x表示横轴坐标值；y表示竖轴坐标值； 所述利用所述yolo网络结构对所述样本数据集进行训练与检测包括： 控制IOU误差的区域大于0.85，其中，所述IOU误差的区域为： 预测框大小∩真实框大小／预测框大小∪真实框大小； 所述预处理包括： 直方图均衡化处理，和／或，随机亮度与对比度处理，和／或，运动模糊处理，和／或，随机闪光处理，和／或，随机雨雪处理，和／或，图像马赛克处理。

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