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龙图腾网恭喜济南博观智能科技有限公司申请的专利一种目标检测方法、系统、电子设备及存储介质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：CN113947154B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2024-09-13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：202111227765.5，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权一种目标检测方法、系统、电子设备及存储介质是由路通设计研发完成，并于2021-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种目标检测方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种目标检测方法，所述方法包括：构建包括多个卷积神经网络分支的目标检测模型；将训练图片分别输入至每一所述卷积神经网络分支，并将所有所述卷积神经网络分支的卷积核提取到的特征进行融合，得到融合特征；根据所述训练图片中目标的实际宽高比确定损失函数，并利用所述损失函数对所述融合特征进行计算，得到损失函数计算结果；利用所述损失函数计算结果调整所述目标检测模型的参数，利用调整参数后的目标检测模型执行目标检测操作。本申请能够对不同尺度目标的特征进行有效提取，提高目标检测的准确性。本申请还公开了一种目标检测系统、一种电子设备及一种存储介质，具有以上有益效果。

本发明授权一种目标检测方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种目标检测方法，其特征在于，包括：构建包括多个卷积神经网络分支的目标检测模型；其中，任意两个所述卷积神经网络分支的卷积核尺寸不同；将训练图片分别输入至每一所述卷积神经网络分支，并将所有所述卷积神经网络分支的卷积核提取到的特征进行融合，得到融合特征；根据所述训练图片中目标的实际宽高比确定损失函数，并利用所述损失函数对所述融合特征进行计算，得到损失函数计算结果；利用所述损失函数计算结果调整所述目标检测模型的参数，利用调整参数后的目标检测模型执行目标检测操作；其中，所述构建包括多个卷积神经网络分支的目标检测模型，包括：确定所述目标检测模型中所述卷积神经网络分支的数量；对数据集中所有所述训练图片包含的目标按照实际宽高比进行聚类，得到多个数据集聚类集合；其中，所述数据集聚类集合的数量与所述卷积神经网络分支的数量相同；根据每一所述数据集聚类集合的集合宽高比确定每一所述卷积神经网络分支的卷积核尺寸；其中，所述集合宽高比为聚类算法对所述数据集聚类集合的输出值；构建包括所有所述卷积神经网络分支的所述目标检测模型。

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