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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利利用神经网络进行图像目标分类和定位任务处理的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：CN114841307B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202210197861.8，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权利用神经网络进行图像目标分类和定位任务处理的方法是由王东;普菡;李浥东设计研发完成，并于2022-03-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本利用神经网络进行图像目标分类和定位任务处理的方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种利用神经网络进行图像目标分类和定位任务处理的方法。该方法包括：构建二值化目标检测神经网络，二值化目标检测神经网络包括骨干网络、共享特征池网络、分类解耦网络和定位解耦网络；对二值化目标检测神经网络进行基于多维度联合匹配的目标检测任务一致性训练；对二值化目标检测神经网络进行分类和定位任务的同步优化。本发明通过改进的锚框Anchor采样策略和基于关联性约束的新型损失函数算法解决二值化目标检测神经网络中Anchor采样的任务不一致性问题，并通过带有动态可学习权重的目标损失函数对二值化目标检测神经网络进行分类和定位任务的同步优化，能够提升检测框的质量、改善二值化目标检测神经网络的检测精准度和算法的鲁棒性。

本发明授权利用神经网络进行图像目标分类和定位任务处理的方法在权利要求书中公布了：1.一种利用神经网络进行图像目标分类和定位任务处理的方法，其特征在于，包括： 构建二值化目标检测神经网络，所述二值化目标检测神经网络包括骨干网络、共享特征池网络、分类解耦网络和定位解耦网络； 利用图像数据对所述二值化目标检测神经网络进行基于多维度联合匹配的目标检测任务一致性训练； 对所述二值化目标检测神经网络进行分类和定位任务的同步优化，得到训练好的二值化目标检测神经网络； 将所述训练好的二值化目标检测神经网络部署在硬件资源有限的边缘设备上，进行输入图像中的目标分类和定位任务处理； 所述的构建二值化目标检测神经网络，所述二值化目标检测神经网络包括骨干网络、共享特征池网络、分类解耦网络和定位解耦网络，包括： 构建包括骨干网络和共享特征池网络的二值化目标检测神经网络，对所述共享特征池网络进行网络特征解耦分支处理，得到两组包括一系列特征解耦块的特征解耦分支网络； 利用其中一只特征解耦分支网络进行分类任务特征学习得到分类解耦网络，利用另外一只特征解耦分支网络进行定位任务特征学习得到定位解耦网络，所述特征解耦分支网络中的特征解耦块和共享特征池网络相连接，每一个特征解耦块通过对共享特征池网络的特定层应用解耦码来学习特定的特征； 所述的对所述二值化目标检测神经网络进行基于多维度联合匹配的目标检测任务一致性训练，包括： 设计改进的锚框采样策略，该锚框采样策略综合考虑锚框的位置信息和语义信息多模态信息，通过检测框的置信度分数Conf_score来修正真值标签和锚框之间的交并比IOUAnchor，得到修正后的交并比IOUAmendment，具体公式5如下所示： σ和Thr取常数值，其中，σ为用来调整交并比修正强度的超参数，Thr为置信度分数筛选门限值； 所述锚框采样策略采用新的关联性约束损失函数Lrelevance,Lrelevance通过增大检测框的置信度分数Conf_score和与其对应的真值标签之间修正后的交并比IOUAmendment之间的线性关联性，来减少Conf_score和真值标签之间的差距，增大分类和定位任务性能评价指标的一致性，具体公式6如下所示： Lrelevance＝|Conf_score-IOUAmendment|6。

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