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龙图腾网恭喜浙江大华技术股份有限公司申请的专利图像检测方法及装置、存储介质、电子装置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：CN113537378B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202110860254.0，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权图像检测方法及装置、存储介质、电子装置是由王缙;邵明设计研发完成，并于2021-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像检测方法及装置、存储介质、电子装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种图像检测方法及装置、存储介质、电子装置，其中，上述方法包括：获取目标图像，并将所述目标图像输入第一网络模型，其中，所述第一网络模型是在第二网络模型训练过程中，根据所述第二网络模型的第二批归一化层的缩放系数裁剪第二网络模型的通道后得到的网络模型；通过所述第一网络模型对所述目标图像进行检测，以确定所述目标图像中的目标对象，即通过裁剪后的网络模型对对所述目标图像进行检测，采用上述技术方案，解决了相关技术中，由于网络模型的通道数量多，导致图像检测的效率较低等问题。

本发明授权图像检测方法及装置、存储介质、电子装置在权利要求书中公布了：1.一种图像检测方法，其特征在于，包括：获取目标图像，并将所述目标图像输入第一网络模型，其中，所述第一网络模型是在第二网络模型训练过程中，根据所述第二网络模型的第二批归一化层的缩放系数裁剪第二网络模型的通道后得到的网络模型；通过所述第一网络模型对所述目标图像进行检测，以确定所述目标图像中的目标对象；其中，获取目标图像，并将所述目标图像输入第一网络模型之前，所述方法还包括：根据所述第二网络模型的原始训练损失函数和惩罚项，确定所述第二网络模型的损失函数，其中，所述原始训练损失函数用于指示所述第二网络模型的判别器确定的函数，所述惩罚项包括所述第二网络模型的第二批归一化层的缩放系数；根据所述损失函数对所述第二批归一化层的缩放系数进行调整；在确定调整后的缩放系数的绝对值小于预设阈值的情况下，对所述第二网络模型中所述调整后的缩放系数对应的通道进行裁剪，以得到所述第一网络模型；其中，在确定调整后的缩放系数的绝对值小于预设阈值的情况下，对所述第二网络模型中所述调整后的缩放系数对应的通道进行裁剪，以得到所述第一网络模型之后，所述方法还包括：通过以下公式进行第一批归一化层和第一卷积层的运算的结合： 其中，WBNWconv和WBNbconv+bBN为结合后的第一批归一化层和第一卷积层的参数和偏置项，WBN为目标卷积层的卷积核，bBN为目标卷积层的偏置项，Wconv为第一卷积层的卷积核和bconv为第一卷积层的偏置项，fij目标图像的像素点的特征向量，目标图像的像素点的特征向量归一化和卷积后的结果。

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