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龙图腾网获悉广州广有通信设备有限公司申请的专利一种目标检测模型的训练方法、检测方法及系统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：CN120375044B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202510395190.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种目标检测模型的训练方法、检测方法及系统是由谢志宏;王国超;廖康;庄水清;刘正武设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种目标检测模型的训练方法、检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种目标检测模型的训练方法、检测方法及系统，其中，该训练方法获取目标样本的样本图像；对所述样本图像进行多维特征提取，得到样本特征集，所述样本特征集包括基于所述多维特征提取的提取顺序得到的若干个样本特征图，后一个所述样本特征图的特征维度小于前一个所述样本特征图的特征维度；对所述样本特征集进行特征金字塔上采样及自适应融合，得到若干个融合特征图；根据所有所述融合特征图，对初始化的目标检测模型进行参数更新，得到训练好的目标检测模型。该训练方法可以使得模型能够充分利用图像的小目标特征，从而有利于提高模型对小目标进行检测的准确度。本发明涉及图像处理技术领域。

本发明授权一种目标检测模型的训练方法、检测方法及系统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： 获取目标样本的样本图像； 对所述样本图像进行多维特征提取，得到样本特征集，所述样本特征集包括基于所述多维特征提取的提取顺序得到的若干个样本特征图，后一个所述样本特征图的特征维度小于前一个所述样本特征图的特征维度； 对所述样本特征集进行特征金字塔上采样及自适应融合，得到若干个融合特征图，每个所述融合特征图用于表征第一特征图和经上采样后的第二特征图的特征融合信息，所述第一特征图为与所述融合特征图的特征维度相同的样本特征图，所述第二特征图为所述第一特征图的后一个样本特征图； 根据所有所述融合特征图，对初始化的目标检测模型进行参数更新，得到训练好的目标检测模型； 对所述样本特征集进行特征金字塔上采样及自适应融合，得到融合特征图，包括： 对所述第二特征图进行特征上采样，得到第三特征图； 对所述第一特征图和第三特征图进行自适应特征融合处理，得到所述融合特征图； 所述对所述第一特征图和第三特征图进行自适应特征融合处理，得到所述融合特征图，包括： 根据所述第一特征图和所述第三特征图，进行动态权重计算，得到所述第一特征图的第一动态权重和所述第三特征图的第二动态权重； 根据所述第一动态权重和所述第一特征图，对所述第二动态权重和所述第三特征图进行特征加权融合，得到第四特征图； 对所述第四特征图进行特征增强，得到所述融合特征图； 所述根据所述第一特征图和所述第三特征图，进行动态权重计算，得到所述第一特征图的第一动态权重和所述第三特征图的第二动态权重，包括： 对所述第一特征图和所述第三特征图进行相似性度量计算，得到特征相似度； 根据所述特征相似度，对所述第一特征图进行特征互补性评估，得到所述第一特征图的第一互补值，所述第一互补值与所述特征相似度负相关；所述特征互补性评估用于评估所述第一特征图和所述第二特征图之间的特征互补性； 根据所述特征相似度，对所述第三特征图进行特征互补性评估，得到所述第三特征图的第二互补值，所述第二互补值与所述特征相似度负相关； 根据所述第一互补值和所述第二互补值，得到所述第一特征图的第一动态权重和所述第三特征图的第二动态权重；所述第一动态权重等于所述第一互补值与所述第一互补值和所述第二互补值之和的比值；所述第二动态权重等于所述第二互补值与所述第一互补值和所述第二互补值之和的比值。

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