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龙图腾网获悉深圳市鑫信腾科技股份有限公司申请的专利一种训练方法、图像处理方法以及相关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：CN120807961B 。

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：202511259532.1，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权一种训练方法、图像处理方法以及相关设备是由郑国荣;董鹏;钟汉龙;黄祖沛设计研发完成，并于2025-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种训练方法、图像处理方法以及相关设备在说明书摘要公布了：本申请提供了一种训练方法、图像处理方法及相关设备，该方法包括：基于识别边界信息，确定表征第一椭圆区域的边界的第一边界信息，第一椭圆区域为与识别矩形区域的最大内接椭圆的中心相同且尺寸相同的区域；基于标注边界信息，确定表征第二椭圆区域的边界的第二边界信息，第二椭圆区域为与标注矩形区域的最大内接椭圆的中心相同且形状相同的区域；基于第一边界信息和第二边界信息，确定第一椭圆区域和第二椭圆区域的第一交并比；基于第一交并比，对初始对象识别模型的参数进行调整得到对象识别模型。能够减少背景信息干扰，提高对象识别模型的识别准确率。

本发明授权一种训练方法、图像处理方法以及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种训练方法，其特征在于，包括： 获取样本图像的样本对象的标注边界信息以及所述样本对象的识别边界信息，所述标注边界信息表征所述样本对象在所述样本图像中所在的标注矩形区域的边界，所述识别边界信息表征所述样本对象在所述样本图像的识别矩形区域的边界，所述样本对象的形状与椭圆相关； 其中，所述获取样本图像的样本对象的标注边界信息以及所述样本对象的识别边界信息，包括： 获取所述样本图像的多个候选对象的候选标注边界信息，所述候选标注边界信息表征所述候选对象在所述样本图像中所在的候选标注矩形区域的边界； 采用初始对象识别模型，对所述样本图像进行处理，得到所述多个候选对象的候选识别边界信息，所述候选识别边界信息表征所述候选对象在所述样本图像中所在的候选识别矩形区域的边界； 针对每一候选对象的候选识别边界信息和候选标注边界信息，基于候选识别边界信息和所述候选标注边界信息，确定所述候选标注矩形区域与所述候选识别矩形区域之间的第二交并比；按照从大到小的顺序，对多个第二交并比进行排序得到排序后的多个第二交并比，并将排序后的多个第二交并比中排序前K个第二交并比作为目标交并比，K为大于1的正整数；或者，从所述多个第二交并比中确定大于或者等于交并比阈值的第二交并比，得到所述目标交并比； 将多个候选对象的候选识别边界信息中与所述目标交并比对应的候选识别边界信息作为所述识别边界信息，并将所述候选对象的候选标注边界信息中与所述目标交并比对应的候选标注边界信息作为所述标注边界信息； 基于所述识别边界信息，确定表征第一椭圆区域的边界的第一边界信息，所述第一椭圆区域为与所述识别矩形区域的最大内接椭圆的中心相同且尺寸相同的区域，所述第一椭圆区域的长轴与所述识别矩形区域的最大内接椭圆的长轴之间的夹角为目标角度； 基于所述标注边界信息，确定表征第二椭圆区域的边界的第二边界信息，所述第二椭圆区域为与所述标注矩形区域的最大内接椭圆的中心相同且形状相同的区域，所述第二椭圆区域的长轴与所述标注矩形区域的最大内接椭圆的长轴之间的夹角为所述目标角度； 基于所述第一边界信息和所述第二边界信息，确定所述第一椭圆区域和所述第二椭圆区域的第一交并比； 基于所述第一交并比，对初始对象识别模型的参数进行调整得到对象识别模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳市鑫信腾科技股份有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市宝安区新安街道兴东社区留仙三路6号鸿威工业区厂房A栋201、301、501, B栋、C栋B201；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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