耐能智慧股份有限公司谢必克获国家专利权
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龙图腾网获悉耐能智慧股份有限公司申请的专利用于物件检测后处理的快速非最大抑制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：CN115082278B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202110416813.9，技术领域涉及：G06T1/00；该发明授权用于物件检测后处理的快速非最大抑制方法是由谢必克;吴宏信;宋楚翘;陈秋伶设计研发完成，并于2021-04-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于物件检测后处理的快速非最大抑制方法在说明书摘要公布了：一种用于物件检测后处理的快速非最大抑制方法包含从深度学习模型推论输出获取原始数据，原始数据包含多个边界框，在应用该方法时，从进一步考虑中优先滤除所述边界框中的至少一个边界框，至少一个边界框依据预定条件进行过滤，使用多个S型函数或多个指数函数处理所述边界框中的多个未滤除的边界框，以产生多个处理后的边界框，计算所述处理后的边界框的多个最终分数，及利用所述最终分数选择处理后的边界框。
本发明授权用于物件检测后处理的快速非最大抑制方法在权利要求书中公布了：1.一种用于物件检测后处理的快速非最大抑制NMS方法，其特征在于，包含： 从一深度学习模型推论输出获取原始数据，该原始数据包含多个边界框； 在进一步考虑中优先滤除所述边界框中的至少一个边界框，该至少一个边界框依据一预定条件进行过滤； 使用多个S型函数或多个指数函数处理所述边界框中的多个未滤除的边界框，以产生多个处理后的边界框； 计算所述处理后的边界框的多个最终分数；及 利用所述最终分数选择一处理后的边界框； 在该进一步考虑中优先滤除所述边界框中的该至少一个边界框包含：当该至少一个边界框具有小于一结果的一分类分数时，在该进一步考虑中优先滤除所述边界框中的该至少一个边界框，该分类分数依据该深度学习模型推论输出而获得，该结果由对一预定信心临界值施加一S型反函数而获得。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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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