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龙图腾网获悉苏州科达科技股份有限公司申请的专利目标类别检测模型的训练方法、目标检测方法及电子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：CN114663726B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202210293034.9，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权目标类别检测模型的训练方法、目标检测方法及电子设备是由袁小青;肖潇;章勇设计研发完成，并于2022-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本目标类别检测模型的训练方法、目标检测方法及电子设备在说明书摘要公布了：本发明涉及深度学习技术领域，具体涉及目标类别检测模型的训练方法、目标检测方法及电子设备，该训练方法包括获取至少两种类别的样本图像及其标签，标签包括样本图像的类别；将样本图像输入教师类别检测模型得到预测结果，以确定预测结果与标签的差异以及教师类别检测模型中各参数的梯度；基于差异、梯度与梯度阈值的大小关系以及第一学习率，对教师类别检测模型的参数进行更新，以确定目标教师类别检测模型以及学生类别检测模型，学生类别检测模型是对目标教师类别检测模型进行剪枝处理后得到的；基于样本图像以及第二学习率训练学生类别检测模型，确定目标类别检测模型，第一学习率大于第二学习率。能够在配置低的终端上运行，提高了检测效率。

本发明授权目标类别检测模型的训练方法、目标检测方法及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种目标类别检测模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取至少两种类别的样本图像及其标签，所述标签包括所述样本图像的类别； 将所述样本图像输入教师类别检测模型得到预测结果，以确定所述预测结果与所述标签的差异以及所述教师类别检测模型中各参数的梯度； 基于所述差异、所述梯度与梯度阈值的大小关系以及第一学习率，对所述教师类别检测模型的参数进行更新，以确定目标教师类别检测模型以及学生类别检测模型，所述学生类别检测模型是对所述目标教师类别检测模型进行剪枝处理后得到的； 基于所述样本图像以及第二学习率训练所述学生类别检测模型，确定目标类别检测模型，所述第一学习率大于所述第二学习率； 所述基于所述差异、所述梯度与梯度阈值的大小关系以及第一学习率，对所述教师类别检测模型的参数进行更新，以确定目标教师类别检测模型，包括： 基于所述梯度与所述梯度阈值的大小关系对所述梯度进行更新，确定目标梯度； 基于所述差异、所述目标梯度以及所述第一学习率，对所述教师类别检测模型的参数进行更新，以确定目标教师类别检测模型； 所述基于所述梯度与所述梯度阈值的大小关系对所述梯度进行更新，确定目标梯度，包括： 将所述梯度与梯度阈值进行大小比较，若梯度大于梯度阈值，则减小该梯度得到目标梯度。

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