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龙图腾网获悉国网冀北电力有限公司信息通信分公司;国家电网有限公司申请的专利目标检测网络模型的训练方法、目标检测方法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：CN117975111B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202410021875.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权目标检测网络模型的训练方法、目标检测方法及相关设备是由那琼澜;李信;邢宁哲;尚芳剑;周子阔;陈重韬;彭柏;邢海瀛;王艺霏;温馨;张海明;王森;来骥;张实君;肖娜;杨婧妍设计研发完成，并于2024-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本目标检测网络模型的训练方法、目标检测方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种目标检测网络模型的训练方法、目标检测方法及相关设备，涉及计算机技术领域。方法包括：获取电网图像数据集；对电网图像数据集进行扩增处理，得到扩增电网图像数据集；确定扩增电网图像数据集中各电网图像的多标签信息以及与多标签信息相对应的第一损失，多标签信息包括电网图像中各无缺陷设备的标签；根据区域建议网络和用于预测目标类别和相对位置的R‑CNN头构建目标检测网络模型；根据区域建议网络和R‑CNN头的损失和第一损失确定总损失函数；将扩增电网图像数据集输入到目标检测网络模型中，使用总损失函数对目标检测网络模型进行训练，直到总损失函数收敛，得到目标检测网络模型。本申请可以提高目标检测的准确性和鲁棒性。

本发明授权目标检测网络模型的训练方法、目标检测方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种目标检测网络模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取电网图像数据集；对所述电网图像数据集进行扩增处理，得到扩增电网图像数据集；根据区域建议网络和用于预测目标类别和相对位置的R-CNN头构建目标检测网络模型；确定所述扩增电网图像数据集中各电网图像的多标签信息以及与所述多标签信息相对应的第一损失，所述多标签信息包括所述电网图像中各无缺陷设备的标签，其中，所述目标检测网络模型还包括全连接层，所述全连接层用于根据电网图像中的无缺陷设备的存在情况对所述电网图像打分；确定与所述多标签信息相对应的第一损失，包括：根据公式：LM＝X-X*Labels+log1+exp-X确定所述第一损失，其中，LM表示第一损失，X表示所述全连接层对所述电网图像打分结果，labels表示所述电网图像的多标签信息，其中labels是扩增电网图像数据集中各电网图像与电网图像数据集中各电网图像的标注框的重叠度；根据所述区域建议网络和所述R-CNN头的损失和所述第一损失确定总损失函数；将所述扩增电网图像数据集输入到所述目标检测网络模型中，使用所述总损失函数对所述目标检测网络模型进行训练，直到所述总损失函数收敛，得到最终目标检测网络模型。

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国网冀北电力有限公司信息通信分公司;国家电网有限公司，其通讯地址为：100051 北京市西城区枣林前街32号；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”。