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龙图腾网恭喜华南师范大学;广州华钻电子科技有限公司申请的专利目标检测方法、装置、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：CN113869248B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202111164524.0，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权目标检测方法、装置、设备及存储介质是由白鹏飞;马浩楠;覃元锋;李世晓;杜鹏渊;罗玉浩;唐亦凡;周国富设计研发完成，并于2021-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本目标检测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种目标检测方法、装置、设备及存储介质，属于人工智能技术领域。本发明的目标检测方法包括获取参考图像，其中，参考图像包括雾天图像；对雾天图像进行标准化处理，得到标准雾天图像；根据预设的比例将标准雾天图像划分为训练集、验证集和测试集；根据训练集对改进的YOLOv5模型进行训练，得到训练后的检测模型，其中，改进后的YOLOv5模型为在原始YOLOv5模型的基础上对特征融合层进行改进后的模型；根据验证集和测试集对检测模型进行验证，确定最优检测模型；根据最优检测模型对待检测图像进行目标检测，得到车辆数据和行人数据。这种方法能够减少场景误检和漏检率，提高检测精确度。

本发明授权目标检测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.目标检测方法，其特征在于，包括：获取参考图像，其中，所述参考图像包括雾天图像；对所述雾天图像进行标准化处理，得到标准雾天图像；根据预设的比例将所述标准雾天图像划分为训练集、验证集和测试集；根据所述训练集对改进的YOLOv5模型进行训练，得到训练后的检测模型，其中，所述改进后的YOLOv5模型为在原始YOLOv5模型的基础上用FPG特征融合结构替换所述原始YOLOv5模型的PANet网络得到的模型，所述FPG特征融合结构将特征尺度空间表示为平行的自下而上路径的规则网格；根据所述验证集和所述测试集对所述检测模型进行验证，确定最优检测模型；根据所述最优检测模型对待检测图像进行目标检测，得到车辆数据和行人数据；其中，所述根据所述训练集对改进的YOLOv5模型进行训练，得到训练后的检测模型，包括：将所述训练集的图像输入至所述改进的YOLOv5模型的CSPDarknet53网络中进行特征提取，生成三个第一特征层；将所述第一特征层输入到所述改进的YOLOv5模型的FPG特征融合结构，得到三个第二特征层，其中，所述FPG特征融合结构包括多个路径通路通道，每个第一特征层在各自的层级上依次经过多个路径通路通道，所述FPG特征融合结构还包括：在相同层级的相邻通路之间建立的横向连接、在不同层级的同一通路上建立的自底向上连接、在不同层级的相邻通道之间建立的整合向下连接、在相同层级的首个通路和除首个通路之外的剩余通路之间建立的跳跃连接；根据第二特征层，确定边界框列表中的边界框及每一边界框对应的置信度；采用非极大值抑制法对所述边界框进行筛选，得到最终的边界框。

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华南师范大学;广州华钻电子科技有限公司，其通讯地址为：510006 广东省广州市番禺区外环西路378号华南师范大学华南先进光电子研究院；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”。